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  • np.linspace,numpy中的linspace()

    import numpy as np

    x=np.linspace(1,10)

    y=np.linspace(1,10,num=10,retstep=True)#num可省略

    print(x)

    print (y)

      由结果可得,一般linspace生成含有50个数的等间隔数列,前两个参数是数列开始和结尾,第三个是数列中元素个数。retstep输出一个元组,元组的分别是生成的数列和数列的等间隔数值。

    print(np.linspace(150,180,80)) 等价于 print(np.linspace(150,180,num=80))

    np.linspace主要用来创建等差数列。

    numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0)
    Return evenly spaced numbers over a specified interval.
    (在start和stop之间返回均匀间隔的数据)
    Returns num evenly spaced samples, calculated over the interval [start, stop].
    (返回的是 [start, stop]之间的均匀分布)
    The endpoint of the interval can optionally be excluded.
    Changed in version 1.16.0: Non-scalar start and stop are now supported.
    (可以选择是否排除间隔的终点)

    参数含义:

    start:队列的开始值

    stop:队列的结束值。当'endpoint = False'时,不包含该点。

    num:要生成的样本数。默认是50。

    endpoint(bool型):如果是True,'stop'是最后样本。否则不包含'stop'。

    retstep(bool型):如果是True,返回('samples', 'step') 

    返回值:

    samples(ndarray型):闭区间[start, stop]或者是半开区间[start, stop)中有num个等间距样本。

    step(float型):仅当'retstep = True'时返回。样本间距大小

    start:返回样本数据开始点
    stop:返回样本数据结束点
    num:生成的样本数据量,默认为50
    endpoint:True则包含stop;False则不包含stop
    retstep:If True, return (samples, step), where step is the spacing between samples.(即如果为True则结果会给出数据间隔)
    dtype:输出数组类型
    axis:0(默认)或-1

    示例:

    >>> np.linspace(2.0, 3.0, num=5)
    array([ 2. , 2.25, 2.5 , 2.75, 3. ])
    >>> np.linspace(2.0, 3.0, num=5, endpoint=False)
    array([ 2. , 2.2, 2.4, 2.6, 2.8])
    >>> np.linspace(2.0, 3.0, num=5, retstep=True)
    (array([ 2. , 2.25, 2.5 , 2.75, 3. ]), 0.25)
    原文链接:https://blog.csdn.net/Asher117/article/details/87855493

     

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Li-JT/p/14933670.html
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