NumPy入门：5分钟掌握np.linspace基础用法

原创于 2025-12-05 10:27:13 发布 · 181 阅读

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创建一个新手教程notebook，逐步演示np.linspace的用法：1)基本语法 2)start/stop/num参数 3)endpoint参数 4)retstep参数。每个示例都要有可视化展示，使用简单明了的注释说明。

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最近在学Python数据分析，发现NumPy的np.linspace函数超级实用，特别适合生成等间隔的数值序列。作为新手，整理了一份超详细的入门笔记，分享给同样刚接触这个函数的朋友们。

简单来说，np.linspace是NumPy库中用于生成等差数列的函数。它会在指定的范围内，均匀地生成指定数量的数值。比如想在0到10之间生成5个等间隔的数，用它就能一键搞定。

这个函数的核心参数只有四个，但组合起来非常灵活：

最基础的用法只需要指定起止值和样本数。比如生成0到10之间的5个数：

import numpy as np
arr = np.linspace(0, 10, 5)

这样会得到数组 [0., 2.5, 5., 7.5, 10.]，正好把0到10均分成4段。

这个参数控制是否包含结束值。设为False时，最后一个数不会等于stop值：

arr = np.linspace(0, 10, 5, endpoint=False)

结果就变成了 [0., 2., 4., 6., 8.]，最后一个数是8而不是10。

当需要知道每个点之间的步长时，可以设置retstep=True：

arr, step = np.linspace(0, 10, 5, retstep=True)

这样除了得到数组，还能获取步长值2.5。

这个函数在数据分析和可视化中特别有用，比如：

配合Matplotlib可以直观地看到生成的数值分布：

import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 10, 20)
plt.plot(x, np.zeros_like(x), 'o')
plt.show()

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新手容易混淆的几个点：

在学习过程中，我发现在InsCode(快马)平台上练习特别方便。它的在线Jupyter环境开箱即用，不用配置复杂的本地环境，还能实时看到运行结果和图表输出。

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对于数据分析新手来说，这种即开即用的体验真的很友好，不用被环境问题困扰，可以专注于学习NumPy等库的核心用法。特别是当需要可视化展示时，内置的图表渲染功能让学习过程直观又高效。

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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考