numpy.linspace

numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0, *, device=None)[source]

Возвращает равномерно распределенные числа на заданном интервале.

Возвращает num равномерно распределённые образцы, вычисленные на интервале [start, stop].

Конечную точку интервала можно необязательно исключить.

Изменено в версии 1.16.0: Теперь поддерживаются нескалярные start и stop.

Изменено в версии 1.20.0: Значения округляются к -inf, а не к 0, когда задан целочисленный dtype. Старое поведение всё ещё можно получить с помощью np.linspace(start, stop, num).astype(int).

Параметры:

startarray_like

Начальное значение последовательности.

stoparray_like

Конечное значение последовательности, если endpoint не установлено в False. В противном случае последовательность состоит из всех, кроме последнего из num + 1 равномерно распределённых образцов, так что stop исключается. Обратите внимание, что шаг изменяется, когда endpoint равно False.

numint, необязательно

Количество образцов для генерации. По умолчанию 50. Должно быть неотрицательным.

endpointbool, необязательно

Если True, то stop является последним образцом. В противном случае он не включается. По умолчанию True.

retstepbool, необязательно

Если True, возвращает (samples, step ), где step — интервал между образцами.

dtypedtype, необязательно

Тип выходного массива. Если dtype не задан, тип данных определяется по start и stop. Выведенный тип данных никогда не будет целым числом; float выбирается, даже если аргументы дадут массив целых чисел.

Введено в версии 1.9.0.

axisint, необязательно

Ось в результате для хранения образцов. Актуально только если start или stop являются массивоподобными. По умолчанию (0), образцы будут вдоль новой оси, вставленной в начало. Используйте -1, чтобы получить ось в конце.

Введено в версии 1.16.0.

devicestr, необязательно

Устройство, на котором нужно разместить созданный массив. По умолчанию: None. Только для совместимости с Array-API, поэтому должен быть "cpu", если передан.

Введено в версии 2.0.0.

Возвращает:

samplesndarray

Существует num равномерно распределённых образцов в замкнутом интервале [start, stop] или полуоткрытом интервале [start, stop) (в зависимости от того, endpoint True или False).

stepfloat, необязательно

Возвращается только если retstep True

Размер интервала между образцами.

См. также

arange

Аналогично linspace, но использует шаг (вместо количества образцов).

geomspace

Аналогично linspace, но с числами, равномерно распределёнными по логарифмической шкале (геометрическая прогрессия).

logspace

Аналогично geomspace, но с конечными точками, указанными как логарифмы.

Как создать массивы с равномерно распределёнными значениями

Примеры

>>> np.linspace(2.0, 3.0, num=5)
array([2.  , 2.25, 2.5 , 2.75, 3.  ])
>>> np.linspace(2.0, 3.0, num=5, endpoint=False)
array([2. ,  2.2,  2.4,  2.6,  2.8])
>>> np.linspace(2.0, 3.0, num=5, retstep=True)
(array([2.  ,  2.25,  2.5 ,  2.75,  3.  ]), 0.25)

Графическая иллюстрация:

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> N = 8
>>> y = np.zeros(N)
>>> x1 = np.linspace(0, 10, N, endpoint=True)
>>> x2 = np.linspace(0, 10, N, endpoint=False)
>>> plt.plot(x1, y, 'o')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.plot(x2, y + 0.5, 'o')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.ylim([-0.5, 1])
(-0.5, 1)
>>> plt.show()