在 Numpy 中返回指定间隔内均匀分布的数字
numpyserver side programmingprogramming更新于 2025/9/3 0:37:17
要返回指定间隔内均匀分布的数字，请使用 Python Numpy 中的 numpy.linspace() 方法。第一个参数是"start"，即序列的起始位置。第二个参数是"end"，即序列的结束位置。第三个参数是 num，即要生成的样本数。
stop 是序列的结束值，除非将 end 设置为 False。在这种情况下，序列由除最后一个 num + 1 个均匀分布的样本之外的所有样本组成，因此 stop 被排除在外。请注意，当 end 为 False 时，步长会发生变化。
dtype 是输出数组的类型。如果未指定 dtype，则根据 start 和 stop 推断数据类型。推断出的 dtype 永远不会是整数;即使参数生成整数数组，也会选择浮点型。结果中用于存储样本的轴。仅当 start 或 stop 为数组类型时才相关。默认情况下 (0)，样本将沿着在开头插入的新轴。使用 -1 可在结尾获取轴。
步骤
首先，导入所需的库 −
import numpy as np
返回指定间隔内均匀分布的数字，请使用 Python Numpy 中的 numpy.linspace() 方法 −
arr = np.linspace(10, 20)
print("数组...
", arr)
获取类型 −
print("
类型...
", arr.dtype)
获取维度 −
print("
维度...
",arr.ndim)
获取形状 −
print("
形状...
",arr.shape)
获取元素数量 −
print("
元素数量...
",arr.size)
示例
import numpy as np
# 要返回指定间隔内均匀分布的数字，请使用 Python Numpy 中的 numpy.linspace() 方法
# 第一个参数是"start"，即序列的起始位置
# 第二个参数是"end"，即序列的结束位置
# 第三个参数是 num，即要生成的样本数量。默认值为 50。
arr = np.linspace(10, 20)
print("数组...
", arr)
# 获取类型
print("
类型...
", arr.dtype)
# 获取维度
print("
维度...
",arr.ndim)
# 获取形状
print("
形状...
",arr.shape)
# 获取元素数量
print("
元素数量...
",arr.size)
输出
数组... [10. 10.20408163 10.40816327 10.6122449 10.81632653 11.02040816 11.2244898 11.42857143 11.63265306 11.83673469 12.04081633 12.24489796 12.44897959 12.65306122 12.85714286 13.06122449 13.26530612 13.46938776 13.67346939 13.87755102 14.08163265 14.28571429 14.48979592 14.69387755 14.89795918 15.10204082 15.30612245 15.51020408 15.71428571 15.91836735 16.12244898 16.32653061 16.53061224 16.73469388 16.93877551 17.14285714 17.34693878 17.55102041 17.75510204 17.95918367 18.16326531 18.36734694 18.57142857 18.7755102 18.97959184 19.18367347 19.3877551 19.59183673 19.79591837 20. ] 类型... float64 维度 ... 1 形状... (50,) 元素数量... 50
