Numpy中arange( )与linspace( )的区别

arange( )的用法

  arange( )用于创建一个一维数组，其用法为

numpy.arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None, *, like=None)

• start: 起始值，可不指定，不指定时默认从0开始
• stop: 终止值，但不包括该值
• step: 步进，可不指定，不指定时默认为1
• dtype: 数据类型，可不指定，不指定时由输入数据判断(int, float)

例

1. 创建一个0至9的一维数组

numpy.arange(10)

  其输出结果为

array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

2. 创建一个2至11，步长为0.5的一维数组

np.arange(2, 11, 0.5)

  其输出结果为

array([ 2. ,  2.5,  3. ,  3.5,  4. ,  4.5,  5. ,  5.5,  6. ,  6.5,  7. ,
        7.5,  8. ,  8.5,  9. ,  9.5, 10. , 10.5])

linspace( )的用法

  linespace( )用于创建一个固定间隔的浮点类型数组，其用法为

numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)

• start: 起始值
• stop: 终止值
• num: 该数组平均分为多少份，可不指定，不指定时默认为50
• endpoint: 是否包含终止值，bool类型，可不指定，不指定时为True包含
• retstep: 改变返回结果，可不指定，不指定时默认False不改变
• dtype: 同上

例

1. 创建一个1到5的等差数组

numpy.linspace(1, 5)

  其输出结果为

array([1.        , 1.08163265, 1.16326531, 1.24489796, 1.32653061,
       1.40816327, 1.48979592, 1.57142857, 1.65306122, 1.73469388,
       1.81632653, 1.89795918, 1.97959184, 2.06122449, 2.14285714,
       2.2244898 , 2.30612245, 2.3877551 , 2.46938776, 2.55102041,
       2.63265306, 2.71428571, 2.79591837, 2.87755102, 2.95918367,
       3.04081633, 3.12244898, 3.20408163, 3.28571429, 3.36734694,
       3.44897959, 3.53061224, 3.6122449 , 3.69387755, 3.7755102 ,
       3.85714286, 3.93877551, 4.02040816, 4.10204082, 4.18367347,
       4.26530612, 4.34693878, 4.42857143, 4.51020408, 4.59183673,
       4.67346939, 4.75510204, 4.83673469, 4.91836735, 5.        ])

2. 创建一个1到10且有6份数据的数组

numpy.linspace(1, 10, 6)

  其输出结果为

array([ 1. ,  2.8,  4.6,  6.4,  8.2, 10. ])

3. 创建一个1到10，有6份数据且不包含终止值的数组

numpy.linspace(1, 10, 6, endpoint=False)

  其输出结果为

array([1. , 2.5, 4. , 5.5, 7. , 8.5])

4. 创建一个1到10，有6份数据且会输出一个元组（一个为目标数组，一个为数列步进值）的数组

numpy.linspace(1, 10, 6, retstep=True)

  其输出结果为

(array([ 1. ,  2.8,  4.6,  6.4,  8.2, 10. ]), 1.8)