numpy的linspace()函數如何使用

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linspace() 函數

作為序列生成器， numpy.linspace()函數用于在線性空間中以均勻步長生成數字序列。

Numpy通常可以使用numpy.arange()生成序列，但是當我們使用浮點參數時，可能會導致精度損失，這可能會導致不可預測的輸出。為了避免由于浮點精度而造成的任何精度損失，numpy在numpy.linspace()為我們提供了一個單獨的序列生成器，如果您已經知道所需的元素數，則這是首選。 但是通常使用帶有適當參數的linspace()和arange()可以得到相同的輸出，因此可以為同一任務選擇兩者。

例如，以下代碼使用numpy.linspace()在0到10之間繪制2個線性序列，以顯示該序列生成的均勻性。

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

y = np.zeros(5)

x1 = np.linspace(0, 10, 5)

x2 = np.linspace(0, 10, 5)

plt.plot(x1, y, 'o')

plt.plot(x2, y + 0.5, 'o')

plt.ylim([-0.5, 1])

plt.show()

語法：

格式： array = numpy.linspace(start, end, num=num_points)將在start和end之間生成一個統一的序列，共有num_points個元素。

• start -> Starting point (included) of the rangestart ->范圍的起點（包括）

• end -> Endpoint (included) of the rangeend ->范圍的端點（包括）

• num -> Total number of points in the sequencenum >序列中的總點數

讓我們通過幾個示例來理解這一點：

import numpy as np

a = np.linspace(0.02, 2, 10)

print('Linear Sequence from 0.02 to 2:', a)

print('Length:', len(a))

輸出

Linear Sequence from 0.02 to 2: [0.02 0.24 0.46 0.68 0.9  1.12 1.34 1.56 1.78 2.  ]

Length: 10

上面的代碼段生成了0.02到2之間的均勻序列，其中包含10個元素。

endpoint 關鍵字參數

如果您不想在序列計算中包括最后一點，則可以使用另一個關鍵字參數endpoint ，可以將其設置為False 。 （默認為True ）

import numpy as np

a = np.linspace(0.02, 2, 10, endpoint=False)

print('Linear Sequence from 0.02 to 2:', a)

print('Length:', len(a))

輸出

Linear Sequence from 0.02 to 2: [0.02  0.218 0.416 0.614 0.812 1.01  1.208 1.406 1.604 1.802]

Length: 10

如您所見，最后一點（2）沒有包含在序列中，因此步長也不同，這將產生一個完全不同的序列。

retstep 關鍵字參數 

這是一個布爾型可選參數（如果已指定），還將返回步長以及序列數組，從而產生一個元組作為輸出

import numpy as np

a = np.linspace(0.02, 2, 10, retstep=True)

print('Linear Sequence from 0.02 to 2:', a)

print('Length:', len(a))

輸出

Linear Sequence from 0.02 to 2: (array([0.02, 0.24, 0.46, 0.68, 0.9 , 1.12, 1.34, 1.56, 1.78, 2.  ]), 0.22)

Length: 2

由于輸出是元組，因此它的長度是2，而不是10！

axis 關鍵字參數 

這將在結果中設置軸以存儲樣本。 僅當開始和端點為數組數據類型時才使用它。

默認情況下（ axis=0 ），采樣將沿著在開始處插入的新軸進行。 我們可以使用axis=-1來獲得末端的軸。

import numpy as np

p = np.array([[1, 2], [3, 4]])

q = np.array([[5, 6], [7, 8]])

r = np.linspace(p, q, 3, axis=0)

print(r)

s = np.linspace(p, q, 3, axis=1)

print(s)

輸出

array([[[1., 2.],

        [3., 4.]],

       [[3., 4.],

        [5., 6.]],

       [[5., 6.],

        [7., 8.]]])

array([[[1., 2.],

        [3., 4.],

        [5., 6.]],

       [[3., 4.],

        [5., 6.],

        [7., 8.]]])

在第一種情況下，由于axis = 0 ，我們從第一個軸獲取序列限制。

在這里，限制是子數組對[1, 2] and [5,6]以及[3, 4] and [7,8] ，它們取自p和q的第一軸。 現在，我們比較結果對中的相應元素以生成序列。

因此，第一行的順序為[[1 to 5], [2 to 6]] ，第二行的順序為[[1 to 5], [2 to 6]] [[3 to 7], [4 to 8]] ，對其進行評估并組合形成[ [[1, 2], [3, 4]], [[3, 4], [5, 6]], [[5, 6], [7,8]] ] 。

第二種情況將在axis=1或列中插入新元素。 因此，新軸將通過列序列生成。 而不是行序列。

考慮序列[1, 2] to [5, 7]和[3, 4] to [7, 8]并將其插入到結果的列中，得到[[[1, 2], [3, 4], [5, 6]], [[3, 4], [5, 6], [7, 8]]] 。

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