python numpy中linspace函数怎么使用
时间:2023-05-01 10:34
numpy提供linspace函数(有时也称为np.linspace)是python中创建数值序列工具。与Numpy arange函数类似,生成结构与Numpy 数组类似的均匀分布的数值序列。两者虽有些差异,但大多数人更愿意使用linspace函数,其很好理解,但我们需要去学习如何使用。 本文我们学习linspace函数及其他语法,并通过示例解释具体参数。最后也顺便提及np.linspace 和 np.arange之间的差异。 通过定义均匀间隔创建数值序列。其实,需要指定间隔起始点、终止端,以及指定分隔值总数(包括起始点和终止点);最终函数返回间隔类均匀分布的数值序列。请看示例: 代码生成 NumPy 数组 (ndarray 对象),结果如下: 让我们解释下,Numpy linspace函数依照定义间隔生成均匀分布的数值。我们使用start和stop参数指定间隔,这里我们设定为0和100,同时指定在范围内生产5个观测值,因此函数生成5个均匀分布的元素。第一个是0,最后一个100,其他三个分布在0和100之间。 下面我们详细看下linspace函数的参数,让你更清楚理解其机制。 linspace的语法非常简单直接。如下图所示,首先是函数名称,对应代码为 np.linspace (假设你已导入importe NumPy as np)。 图2 上图有三个参数,是平常使用最频繁的三个参数。还有其他的可选参数,下面我们讨论其参数。 start stop num (可选) endpoint (可选) dtype (可选) 我们并不需要每次都使用所有参数,如果缺省值可以满足我们需求。一般start, stop, num 比 endpoint 和 dtype常用。 位置参数 vs 命名参数 实际调用时无需显示指定参数名称,可以通过参数位置直接匹配: 上面代码和前面示例的功能一样: 下面通过示例学习每个参数含义。 输出结果为: array([ 0. , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1. ]) 当你需要百分比场景时比较有用。 输出结果为: array([ 0., 10., 20., 30., 40., 50., 60., 70., 80., 90., 100.]) 该示例和前面一样,只是实际应用很常用。 前文提到,endpoint 参数决定终止值是否被包含在结果数组中。缺省为True,即包括在结果中,反之不包括,请看示例: 因为endpoint = False,5不在结果中。结果为1到4。 个人认为该参数不够直接,平时一般不使用。 默认linspace根据其他参数类型推断数据类型,很多时候,输出结果为float类型。如果需要指定数据类型,可以通过dtype设置。该参数很直接,除了linspace其他函数也一样,如:np.array,np.arange等。示例: 这里dtype为int,结果为int类型,而不是float类型。 以上就是python numpy中linspace函数怎么使用的详细内容,更多请关注Gxl网其它相关文章!python numpy 中linspace函数
1. 快速了解
np.linspace(start = 0, stop = 100, num = 5)
array([ 0., 25., 50., 75., 100.])
如图:2. linspace函数语法
为了理解参数,我们再次看图示:
start 参数数值范围的起始点。如果设置为0,则结果的第一个数为0.该参数必须提供。
stop 参数数值范围的终止点。通常其为结果的最后一个值,但如果修改endpoint = False, 则结果中不包括该值(后面示例会说明)。
num 参数控制结果中共有多少个元素。如果num=5,则输出数组个数为5.该参数可选,缺省为50.
endpoint 参数决定终止值(stop参数指定)是否被包含在结果数组中。如果 endpoint = True, 结果中包括终止值,反之不包括。缺省为True。
和其他的 NumPy 一样, np.linspace中的dtype 参数决定输出数组的数据类型。如果不指定,python基于其他参数值推断数据类型。如果需要可以显示指定,参数值为NumPy 和 Python支持的任意数据类型。np.linspace(0, 100, 5)
np.linspace(start = 0, stop = 100, num = 5)
。
前者使用位置匹配,后者使用名称匹配。位置匹配让代码简捷,名称匹配使代码更可读,实际应用中我们鼓励使用名称匹配调用函数。3. 示例
3.1 从0到1,间隔为0.1的数值序列
np.linspace(start = 0, stop = 1, num = 11)
3.2 从0 到 100,间隔为10的数值序列
np.linspace(start = 0, stop = 100, num = 11)
3.3 使用 endpoint 参数
np.linspace(start = 1, stop = 5, num = 4, endpoint = False)
array([ 1., 2., 3., 4.])
3.4 手动指定数据类型
np.linspace(start = 0, stop = 100, num = 5, dtype = int)