np.linspace

##补充
np.linspace(1, 10, 20) #20个数据  默认endpoint=true  默认生成的数据量个数为50个，但这里我们指定20

numpy.linspace使用详解

 

 

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。

 

 

np.linspace(1, 10).shape

输出（50,）

 

np.linspace(1, 10)

输出

array([ 1.        ,  1.18367347,  1.36734694,  1.55102041,  1.73469388,
        1.91836735,  2.10204082,  2.28571429,  2.46938776,  2.65306122,
        2.83673469,  3.02040816,  3.20408163,  3.3877551 ,  3.57142857,
        3.75510204,  3.93877551,  4.12244898,  4.30612245,  4.48979592,
        4.67346939,  4.85714286,  5.04081633,  5.2244898 ,  5.40816327,
        5.59183673,  5.7755102 ,  5.95918367,  6.14285714,  6.32653061,
        6.51020408,  6.69387755,  6.87755102,  7.06122449,  7.24489796,
        7.42857143,  7.6122449 ,  7.79591837,  7.97959184,  8.16326531,
        8.34693878,  8.53061224,  8.71428571,  8.89795918,  9.08163265,
        9.26530612,  9.44897959,  9.63265306,  9.81632653, 10.        ])

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> N = 8
>>> y = np.zeros(N)
>>> x1 = np.linspace(0, 10, N, endpoint=True)
>>> x2 = np.linspace(0, 10, N, endpoint=False)
>>> plt.plot(x1, y, 'o')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.plot(x2, y + 0.5, 'o')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.ylim([-0.5, 1])
(-0.5, 1)
>>> plt.show()

 

 

当endpoint被设置为False的时候：

import numpy as np
np.linspace(1, 10, 10)
输出：array([  1.,   2.,   3.,   4.,   5.,   6.,   7.,   8.,   9.,  10.])默认是True

np.linspace(1, 10, 10, endpoint = False)就是不包含最后的结束点
输出：array([ 1. ,  1.9,  2.8,  3.7,  4.6,  5.5,  6.4,  7.3,  8.2,  9.1])


np.linspace(1, 10, 10, endpoint = False, retstep= True)
输出： (array([ 1. ,  1.9,  2.8,  3.7,  4.6,  5.5,  6.4,  7.3,  8.2,  9.1]), 0.9)

 

【其他方面类似的用法】

1 arange
2 Similar to linspace, but uses a step size (instead of the number of samples).
3 arange最后一个参数值的是：使用的是步长，而不是样本的数量 
4 
5 logspace
6 Samples uniformly distributed in log space.

np.arange(1,11,2)
输出：【1,3,4,7,9】