Python Numpy之linspace用法说明

linspace生成有序列表，重点在数据范围与数据个数上

linspace(0,1,11)，即从0到1闭区间，划分为11个数据点

>>> import numpy as np
>>> a = np.linspace(0,1,10)
>>> a
array([0.        , 0.11111111, 0.22222222, 0.33333333, 0.44444444,
       0.55555556, 0.66666667, 0.77777778, 0.88888889, 1.        ])
>>> a = np.linspace(0,1,11)
>>> a
array([0. , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1. ])

补充：Python numpy函数：linspace（）创建等差数列

linspace用于创建一个是等差数列的一维数组。它创建的数组元素的数据格式是浮点型。

常看到的一般是三个参数，分别是：起始值、终止值（默认包含自身）、数列个数

另外有一个参数endpoint，用于决定是否包含终止值，如果不设置这个参数，默认为是True

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。

赞 (0)

相关推荐

  • python numpy函数中的linspace创建等差数列详解

    python numpy函数中的linspace创建等差数列详解

    前言 本文主要给大家介绍的是关于linspace创建等差数列的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. numpy.linspace 是用于创建一个由等差数列构成的一维数组.它最长用的有三个参数,当然不止三个. 第一个例子,用到三个参数,第一个参数表示起始点.第二个参数表示终止点,第三个参数表示数列的个数. import numpy as np print(np.linspace(1,10,10,endpoint=False)) 创建一个元素全部为1的等差数列,

  • 浅谈numpy中linspace的用法 (等差数列创建函数)

    浅谈numpy中linspace的用法 (等差数列创建函数)

    linspace 函数 是创建等差数列的函数, 最好是在 Matlab 语言中见到这个函数的,近期在学习Python 中的 Numpy, 发现也有这个函数,以下给出自己在学习过程中的一些总结. (1)指定起始点 和 结束点. 默认 等差数列个数为 50. (2)指定等差数列个数 (3)如果数列的元素个数指定, 可以设置 结束点 状态. endpoint : bool, optional If True, stop is the last sample. Otherwise, it is not

  • python numpy生成等差数列、等比数列的实例

    如下所示: import numpy as np # 等差数列 print(np.linspace(0.1, 1, 10, endpoint=True)) print(np.arange(0.1, 1.1, 0.1)) """总结: arange 侧重点在于增量,不管产生多少个数 linspace 侧重于num, 即要产生多少个元素,不在乎增量 """ # 等比数列 np.logspace(1, 4, 4, endpoint=True, base

  • numpy.linspace 生成等差数组的方法

    如下所示: numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None) start:起始值 stop:结束值 num:生成的个数 endpoint True:包含 False:不包含 默认True restep:显示相邻两数之差 默认不显示 dtype: 输出类型 默认不显示 同时,arange 是通过设置样本之间的差值来生成数组的. import numpy as np x1 = np.linspa

  • python numpy库linspace相同间隔采样的实现

    linspace可以用来实现相同间隔的采样: numpy.linspace(start,stop,num=50,endpoint=True,retstep=False, dtype=None) 返回num均匀分布的样本,在[start, stop]. 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

  • Python Numpy之linspace用法说明

    Python Numpy之linspace用法说明

    linspace生成有序列表,重点在数据范围与数据个数上 linspace(0,1,11),即从0到1闭区间,划分为11个数据点 >>> import numpy as np >>> a = np.linspace(0,1,10) >>> a array([0. , 0.11111111, 0.22222222, 0.33333333, 0.44444444, 0.55555556, 0.66666667, 0.77777778, 0.88888889

  • Python Numpy库常见用法入门教程

    本文实例讲述了Python Numpy库常见用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.简介 Numpy是一个常用的Python科学技术库,通过它可以快速对数组进行操作,包括形状操作.排序.选择.输入输出.离散傅立叶变换.基本线性代数,基本统计运算和随机模拟等.许多Python库和科学计算的软件包都使用Numpy数组作为操作对象,或者将传入的Python数组转化为Numpy数组,因此在Python中操作数据离不开Numpy. Numpy的核心是ndarray对象,由Python的n维数组封装而来

  • Python numpy生成矩阵基础用法实例代码

    目录 1.numpy.array() 可以把列表转换为矩阵 2.numpy.arange() 生成一个向量 3.numpy.ones() 生成一个全是1的矩阵, 里面填入矩阵范围 4.numpy.zeros() 生成一个全是0的矩阵, 里面填入矩阵范围 5.numpy.eye()  可填入两个参数分别代表行和列,也可只填一个参数,即为方阵 6.numpy.empty() 返回一个没有经过初始化的一个矩阵 7.numpy.linspace  返回在指定的范围内确定个数的等间距的一组数的向量 补充:

  • Python中numpy模块常见用法demo实例小结

    本文实例总结了Python中numpy模块常见用法.分享给大家供大家参考,具体如下: import numpy as np arr = np.array([[1,2,3], [2,3,4]]) print(arr) print(type(arr)) print('number of dim:', arr.ndim) print('shape:', arr.shape) print('size:', arr.size) [[1 2 3]  [2 3 4]] number of dim: 2 sha

  • Python基础之Numpy的基本用法详解

    一.数据生成 1.1 手写数组 a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]) # 一维数组 b = np.array([[1, 2], [3, 4]]) #二维数组 1.2 序列数组 numpy.arange(start, stop, step, dtype),start默认0,step默认1 c = np.arange(0, 10, 1, dtype=int) # =np.arange(10) [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] d

  • 浅谈python numpy中nonzero()的用法

    nonzero函数返回非零元素的目录. 返回值为元组, 两个值分别为两个维度, 包含了相应维度上非零元素的目录值. import numpy as np A = np.mat([[0,1,2,3,4,3,2,1,0],[0,1,2,3,4,5,6,7,0]]) x = A.nonzero() #取出矩阵中的非零元素的坐标 print x #输出是一个元组,两个维度.一一对应, #返回非零元素在矩阵中的位置,前一个列表存放非零行坐标,后一个列表存放非零元素列坐标 #(array([0, 0, 0,

  • Python numpy中矩阵的基本用法汇总

    Python numpy中矩阵的基本用法汇总

    Python矩阵的基本用法 mat()函数将目标数据的类型转化成矩阵(matrix) 1,mat()函数和array()函数的区别 Numpy函数库中存在两种不同的数据类型(矩阵matrix和数组array),都可以用于处理行列表示的数字元素,虽然他们看起来很相似,但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可能得到不同的结果,其中Numpy函数库中的matrix与MATLAB中matrices等价. 直接看一个例子: import numpy as np a = np.mat('1 3;5 7')

  • Python numpy线性代数用法实例解析

    Python numpy线性代数用法实例解析

    这篇文章主要介绍了Python numpy线性代数用法实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 numpy中线性代数用法 矩阵乘法 >>> import numpy as np >>> x=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> y=np.array([[7,8],[-1,7],[8,9]]) >>> x array([[1, 2, 3], [4

随机推荐