np.linspace()是一个numpy函数，用于返回指定区间内的数字序列。**np.linspace()**函数主要需要起点终点和分割的数量。**np.linspace()**函数通过平均拆分数字，返回两个数字之间的n个数字。
语法
numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0)
参数
start： 是序列的起始数。
stop： 序列的结束数字。
num: 它是要产生的样本总数。它是我们必须在两个数字之间进行分割的次数。
endpoint: 如果这个端点为真，那么停止值就是结束值，否则这个停止值将不包括在序列中。True是endpoint参数的默认值。但是如果我们把它改为false，步长也会改变。
Retstep：它代表返回步骤。它默认被设置为False。如果我们将该值改为True，那么该函数就会返回步长和生成的样本的大小。
Dtype： 它代表数据类型。默认情况下，它被设置为None。我们可以在这个参数中提到数据类型。例如，如果我们只想以四舍五入的方式分割数字，我们可以把它定为int。我们必须正确提及数据类型。如果我们没有任何需要的数据类型，这个参数就不应该被填写。
轴：它是需要插入数据的方向。默认情况下，它被设置为0。有两种类型，0表示从头插入，-1表示从尾插入。
如何在Python中创建均匀或不均匀的数组
要在Python中创建均匀或不均匀的数组，可以使用np.linspace() 函数。
import numpy as np
# Assigning the sequence created to the variable named sample
sample = np.linspace(1.0, 2.0, 10, endpoint=False)
print(sample)
输出结果
[1. 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9]
在这个输出中，我们可以看到该函数在0.1的区间内返回均匀的数字。
在这个程序中，我们导入了numpy包。numpy包是用来进行数值计算的。然后我们使用linspace函数来创建序列。在这个函数中，起始元素是1，结束元素是2；步长是10。
因此，它是一个数字序列，我们将这些数字分割成所述的分割数。
# Importing Numpy as np
import numpy as np
# Assigning the sequence created to the variable named sample
sample = np.linspace(1.0, 2.0, 10, endpoint=False, retstep=True, axis=0)
print(sample)
输出
(array([1. , 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8, 1.9]), 0.1)
本教程就到此为止。
