numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)
在指定的间隔内返回均匀间隔的数字。
返回num均匀分布的样本，在[start, stop]。
这个区间的端点可以任意的被排除在外。
1 arange 2 Similar to linspace, but uses a step size (instead of the number of samples). 3 arange使用的是步长，而不是样本的数量 4 5 logspace 6 Samples uniformly distributed in log space.
当endpoint被设置为False的时候
>>> import numpy as np
>>> np.linspace(1, 10, 10)
array([ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10.])
>>> np.linspace(1, 10, 10, endpoint = False)
array([ 1. , 1.9, 2.8, 3.7, 4.6, 5.5, 6.4, 7.3, 8.2, 9.1])
In [4]: np.linspace(1, 10, 10, endpoint = False, retstep= True)
Out[4]: (array([ 1. , 1.9, 2.8, 3.7, 4.6, 5.5, 6.4, 7.3, 8.2, 9.1]), 0.9)
1 >>> np.linspace(2.0, 3.0, num=5) 2 array([ 2. , 2.25, 2.5 , 2.75, 3. ]) 3 >>> np.linspace(2.0, 3.0, num=5, endpoint=False) 4 array([ 2. , 2.2, 2.4, 2.6, 2.8]) 5 >>> np.linspace(2.0, 3.0, num=5, retstep=True) 6 (array([ 2. , 2.25, 2.5 , 2.75, 3. ]), 0.25)
1 >>> import matplotlib.pyplot as plt 2 >>> N = 8 3 >>> y = np.zeros(N) 4 >>> x1 = np.linspace(0, 10, N, endpoint=True) 5 >>> x2 = np.linspace(0, 10, N, endpoint=False) 6 >>> plt.plot(x1, y, 'o') 7 [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>] 8 >>> plt.plot(x2, y + 0.5, 'o') 9 [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>] 10 >>> plt.ylim([-0.5, 1]) 11 (-0.5, 1) 12 >>> plt.show()
