python机器学习基础之numpy.linspace使用详解

本文详细介绍了Python中numpy库的linspace函数,用于在指定区间生成均匀间隔的数字。函数接受start和stop参数定义区间,num参数决定样本数量,endpoint参数决定是否包含结束点,retstep参数决定是否返回步长。通过示例展示了不同参数设置下的结果。

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函数:numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)
作用:在指定的间隔内返回均匀间隔的数字,返回num均匀分布的样本,在[start, stop]这个区间的端点可以任意的被排除在外。
参数解释
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,在这种情况下, the sequence consists of all but the last of num + 1 evenly spaced samples(该序列包括所有除了最后的num+1上均匀分布的样本(感觉这样翻译有点坑)), 以致于stop被排除.当endpoint is False的时候注意步长的大小(下面有例子).

num : int, optional(可选)

生成的样本数,默认是50。必须是非负。

endpoint : bool, optional

如果是真,则一定包括stop,如果为False,一定不会有stop

retstep : bool, optional

If True, return (samples, step), where step is the spacing between samples.(看例子)

dtype : dtype, op

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