什么是Numpy中的Linspace()
在Numpy中，Linspace()函数被用来创建一个numpy数组，在输入的两个区间之间有均匀的数字。 在本教程中，我们将看到np.linspace()的语法并通过使用各种参数看到各种例子。
Numpy Linspace: np.linspace()
语法
np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0)
- 开始- 这表示序列的起始值，可以是一个数字或一个类似数组的值。
- 停止- 这标志着序列的停止值，可以是一个数字或任何类似数组的值。然而，当端点为False时，停止值将从序列中排除。
- 数值(可选) - 它表示在开始和停止之间要产生的样本数。输入应该是int类型和非负数。默认值是50。
- 端点(可选) - 当其为真时，停止点中提到的最后一个值被包括在内，否则当其为假时不包括在内。默认值为True。
- retstep(可选) - 当为真时，该函数还返回用于生成样本序列的步长。默认值为False。
- dtype(可选) - 它表示作为输出返回的numpy数组的数据类型。如果没有提到，那么它将从开始和停止参数中推断。然而，应该注意的是，即使start和stop是整数，输出的numpy数组也只是float类型。
- 轴(可选) - 它表示结果中存储样本的轴，只有当start或stop值是数组形式时才有意义。默认值是0，样本沿着开始时插入的一个新轴。-1用于将轴放在最后。
Numpy Linspace的例子
导入Numpy库
在进入例子之前，让我们首先导入numpy库，如下所示。
在[0]。
import numpy as np
例子1 - Numpy Linspace的简单例子
让我们从最简单的例子开始，我们在np.linspace函数中只使用start和stop参数。
在这个例子中，传递了start=1和stop=10，然后生成一个由50个均匀分布的数字组成的一维numpy数组。(请记住，当没有使用参数num时，它默认产生一个50个元素的数组)。
In[1]:
arr = np.linspace(start = 1, stop = 10);
print(arr)
Out[1]:
[ 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. ]
例2 - 使用Num参数
num参数用来表示numpy数组中有多少个元素。在下面的例子中, num=4被传递，输出的numpy数组只包含0到24的4个元素。
In [2]:
arr = np.linspace(start = 0, stop = 24, num=4);
print(arr)
Out[2]:
[ 0., 8., 16., 24.]
例3 - 使用dtype参数
dtype参数是用来明确地给numpy数组分配数据类型的。在上面的例子中，输出数组由float组成。让我们应用dtype作为int，我们可以在输出中看到，它现在包含的数字是int。
In [3]:
arr = np.linspace(start = 0, stop = 24, num=4, dtype=int);
print(arr)
Out[3]:
[ 0 8 16 24]
例4--在np.linspace中使用端点
当endpoint参数为True时，数字产生于stop参数中的数字。但是当参数为 "假 "时，就会排除止点的数字，如下例所示。
In[4]:
arr = np.linspace(start = 0, stop = 24, num=4, endpoint=False, dtype=int);
print(arr)
Out[4]:
[ 0 6 12 18]
例5 - 使用retstep参数
当np.linspace的retstep参数为True时，它将返回用于创建样本的步长和numpy数组。
在下面的例子中，我们可以看到，随着numpy数组的出现，linspace也返回了用于生成数组内数字的步长6。
In [5]:
arr = np.linspace(start = 0, stop = 24, num=4, endpoint=False, dtype=int, retstep=True);
print(arr)
Out[5]:
(array([ 0, 6, 12, 18]), 6.0)
例6 - 使用Linspace创建2-D Numpy数组
为了用linspace创建2-D numpy数组，你可以在start或stop中使用一个数字矢量，或者同时使用这两个参数，如下面的例子所示
In[6]:
arr = np.linspace(start = (3,9), stop = 24, num=4,dtype=int);
print(arr)
Out[6]:
[[ 3 9]
[10 14]
[17 19]
[24 24]]
在[7]中。
arr = np.linspace(start = (3,9), stop = (24,48), num=4,dtype=int);
print(arr)
Out[7]:
[[ 3 9]
[10 22]
[17 35]
[24 48]]
In [8]:
arr = np.linspace(start = 9, stop = (24,48), num=4,dtype=int);
print(arr)
Out[8]:
[[ 9 9]
[14 22]
[19 35]
[24 48]]
参考资料 -Numpy文档
The postQuick Tutorial for Numpy Linspace with Examples for Beginnersappeared first onMLK - Machine Learning Knowledge.
