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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。
| Parameters(参数): |
start : scalar(标量)
The starting value of the sequence(序列的起始点).
stop : scalar
序列的结束点，除非endpoint被设置为False，在这种情况下, the sequence consists of all but the last of num + 1 evenly spaced samples(该序列包括所有除了最后的num+1上均匀分布的样本(感觉这样翻译有点坑)), 以致于stop被排除.当endpoint is False的时候注意步长的大小(下面有例子).
num : int, optional(可选)
生成的样本数，默认是50。必须是非负。
endpoint : bool, optional
如果是真，则一定包括stop，如果为False，一定不会有stop
retstep : bool, optional
If True, return (samples, step), where step is the spacing between samples.(看例子)
dtype : dtype, optional
The type of the output array. If dtype is not given, infer the data type from the other input arguments(推断这个输入用例从其他的输入中).
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| Returns: |
samples : ndarray
There are num equally spaced samples in the closed interval [start, stop] or the half-open interval [start, stop) (depending on whether endpoint is True or False).
step : float(只有当retstep设置为真的时候才会存在)
Only returned if retstep is True
Size of spacing between samples.
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See also
- arange
- Similar to linspace, but uses a step size (instead of the number of samples).
- arange使用的是步长，而不是样本的数量
- logspace
- Samples uniformly distributed in log space.
当endpoint被设置为False的时候
>>> import numpy as np
>>> np.linspace(1, 10, 10)
array([ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10.])
>>> np.linspace(1, 10, 10, endpoint = False)
array([ 1. , 1.9, 2.8, 3.7, 4.6, 5.5, 6.4, 7.3, 8.2, 9.1])
In [4]: np.linspace(1, 10, 10, endpoint = False, retstep= True)
Out[4]: (array([ 1. , 1.9, 2.8, 3.7, 4.6, 5.5, 6.4, 7.3, 8.2, 9.1]), 0.9)
numpy.linspace使用详解
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原文地址：https://www.cnblogs.com/yang520ming/p/8861633.html
