np.linspace 的用法及参数说明

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于 2025-02-21 15:02:25 首次发布

np.linspace 的用法及参数说明
np.linspace 是 NumPy 中的一个函数，用于在指定区间内生成均匀分布的数值序列。其基本语法如下：

numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0)

参数说明：
start：序列的起始值。
stop：序列的结束值。如果 endpoint 设置为 True，则

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Python数据分析【Numpy系列】np.linspace()用法详解
若北辰
06-03 1108
`np.linspace()` 是 NumPy 库中一个非常有用的函数，它用于在指定的区间内生成等间距的样本值。这个函数非常适合在数值分析、数据可视化和信号处理等领域生成数据点。
【Numpy】一文向您详细介绍 np.linspace()
04-30 1140
🌈欢迎莅临我的个人主页👈 这里是我静心耕耘深度学习领域、真诚分享知识与智慧的小天地！🎇🎓博主简介：985高校的计算机专业人士，热衷于分享技术见解和编程经验。🔧技术背景：在数据科学、机器学习和深度学习等领域有深入研究。曾参与多个相关项目，积累了丰富的实战经验。📝博客内容：专注于分享Python编程、Numpy库、数据可视化以及深度学习等方面的实用知识和技巧。💡服务宗旨：致力于为读者提供清晰、实用的教程和解决方案，助力他们在技术道路上不断进步。本文通过对的详细介绍，帮助读者了解其用法、技巧和应用场景。
np.arange与np.linspace细微区别（数据溢出问题）
qq_44722174的博客
04-13 4932
问题前夕 数值分析课程作业用python的matplotlib一直得不到正确的曲线图，后用Matlab就可以，明明是一样的函数，但是两者绘制出来的曲线图显示零点不一致，差距很大。作为一枚不会matlab的学渣，为了得到正确的答案，难道真的必须啃下matlab的语法吗…又问了一下同门，他居然用python得出了正确的答案，排查两个小时一无所获转战Matlab的我留下了羡慕的泪水，赶紧要来了他的代码进行对比实验，终于找出了问题的关键了，预知后事如何请继续往下看… 我的代码 u = 21.0 T = 293.15
python的np.linspace（）函数
changzi990的博客
06-07 2574
np.linspace函数的基本语法如下： 参数说明：下面我们通过几个示例来演示np.linspace函数的用法及其输出。 运行结果： 运行结果： 运行结果：
np.linspace()函数
TheMountainGhost的博客
04-14 1626
np.linspace主要用来创建等差数列。 np.linspace参数： numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0) Return evenly spaced numbers over a specified interval. (在start和stop之间返回均匀间隔的数据) Returns num evenly spaced samples, calculated over
2025——》NumPy中的np.linspace使用/在什么场景下适合使用np.linspace？NumPy中np.linspace的全面指南
最新发布
weixin_68013600的博客
05-28 1030
NumPy中的np.linspace函数用于创建指定区间内均匀分布的等差数列。其基本语法为np.linspace(start, stop, num=50)，可控制样本数量、是否包含终点等参数。该函数在数据可视化、数值计算、机器学习等领域有广泛应用，如生成绘图坐标、网格搜索超参数、信号处理等。相比np.arange，np.linspace的优势在于能精确控制样本数量，避免浮点舍入误差。对于大数据量操作，直接计算所有点比迭代更高效。还能指定数据类型以优化内存使用，并通过可视化验证分布均匀性。
Numpy库学习之np.linspace函数
qq_46396470的博客
07-15 971
是 NumPy 库中的一个函数，用于在指定的区间内生成【等间距】的数字序列。这个函数非常有用，尤其是在需要在固定间隔内对数据进行采样时。
np.linspace() 函数用法
luv_camping的博客
04-22 1万+
numpy.linspace | np.linspace 函数用法 np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0) 在间隔start和stop之间返回num个均匀间隔的数据。 Parameters: start: array_like 序列的起始值 stop: array_like 序列的结束值 num: int, optional 要生成的样本数，默认值为50，必须为非负
np.linspace函数用法
weixin_44558721的博客
10-13 4770
深度学习常用函数用法
python numpy 中linspace函数
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neweastsun的专栏
08-16 28万+
python numpy 中linspace函数 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...
np.linspace
缘来如此
12-04 2321
np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0) 用于返回指定区间等间隔的数组。 其中后面橙黄色的参数为可选的，均有默认值。以下为几种可能的使用情况： 当start和stop均为单个数值时： import numpy as np # a = np.linspace(start=2, stop=3, num=50, endpoint=True, retstep=False, dty..
np.linspace（）函数的使用
m0_51675604的博客
12-01 1万+
np.linspace(start, stop, num, endpoint, retstep, dtype) star和stop为起始和终止位置，均为标量 num为包括start和stop的间隔点总数，默认为50 endpoint为bool值，为False时将会去掉最后一个点计算间隔 restep为bool值，为True时会同时返回数据列表和间隔值 dtype默认为输入变量的类型，给定类型后将会把生成的数组类型转为目标类型 这是一个可以生成等间距数组的的一个函数，还是蛮常用的，最重要的就是前三个参数
numpy之linspace()函数使用详解
爱编程的鱼的博客
03-29 2720
作为序列生成器，函数用于在线性空间中以均匀步长生成数字序列。Numpy通常可以使用生成序列，但是当我们使用浮点参数时，可能会导致精度损失，这可能会导致不可预测的输出。为了避免由于浮点精度而造成的任何精度损失，numpy在为我们提供了一个单独的序列生成器，如果您已经知道所需的元素数，则这是首选。但是通常使用带有适当参数的linspace()和arange()可以得到相同的输出，因此可以为同一任务选择两者。例如，以下代码使用在0到10之间绘制2个线性序列，以显示该序列生成的均匀性。plt.show()
np.linspace() 简介
GHL_17768588743的博客
05-23 1401
是 NumPy 库中的一个函数，用于生成‌‌。
MATLAB linspace函数使用
qq_19696893的博客
11-05 1117
学习笔记
np.linspace用法
06-12
`np.linspace` 是 NumPy 库中的一个函数，用于在指定的起始值和终止值之间生成等间隔的一维数组。 该函数的完整语法如下： ```python np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0) ``` 参数解释： - `start`：起始值 - `stop`：终止值 - `num`：要生成的等间隔样本数量，默认为 50 - `endpoint`：如果为 true，终止值也包含在输出数组之中。默认为 True - `retstep`：如果为 True，返回值为 (samples, step)，其中 step 是样本之间的步长 - `dtype`：输出数组的数据类型 - `axis`：数组的轴。默认为 0，表示输出一维数组 示例： ```python import numpy as np # 生成一个长度为10的一维数组，起始值为0，终止值为1 arr1 = np.linspace(0, 1, 10) print(arr1) # 生成一个长度为5的一维数组，起始值为1，终止值为10 arr2 = np.linspace(1, 10, 5) print(arr2) # 生成一个长度为3的一维数组，起始值为0，终止值为1（不包含终止值） arr3 = np.linspace(0, 1, 3, endpoint=False) print(arr3) ``` 输出： ``` [0. 0.11111111 0.22222222 0.33333333 0.44444444 0.55555556 0.66666667 0.77777778 0.88888889 1. ] [ 1. 3.25 5.5 7.75 10. ] [0. 0.5 1. ] ```
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