python numpy庫linspace相同間隔采樣的實現(xiàn)
linspace可以用來實現(xiàn)相同間隔的采樣;
numpy.linspace(start,stop,num=50,endpoint=True,retstep=False, dtype=None)
返回num均勻分布的樣本,在[start, stop]。
Parameters(參數(shù)):
start : scalar(標量) The starting value of the sequence(序列的起始點).
stop : scalar 序列的結(jié)束點,除非endpoint被設(shè)置為False,在這種情況下, the sequence consists of all but the last of num + 1 evenly spaced samples(該序列包括所有除了最后的num+1上均勻分布的樣本(感覺這樣翻譯有點坑)), 以致于stop被排除.當endpoint is False的時候注意步長的大小(下面有例子).
num : int, optional(可選), 生成的樣本數(shù),默認是50。必須是非負。
endpoint : bool, optional, 如果是真,則一定包括stop,如果為False,一定不會有stop
retstep : bool, optional If True, return (samples, step), where step is the spacing between
samples.(看例子)
dtype : dtype, optional The type of the output array. If dtype is not given, infer the data type from the other input arguments(推斷這個輸入用例從其他的輸入中). New in version 1.9.0.
Returns:
samples : ndarray
There are num equally spaced samples in the closed
interval [start, stop] or the half-open
interval [start, stop) (depending on whether endpoint is True or False).
step : float(只有當retstep設(shè)置為真的時候才會存在)
Only returned if retstep is True
Size of spacing between samples.
當endpoint被設(shè)置為False的時候
import numpy as np
np.linspace(1, 10, 10)
array([ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10.])
np.linspace(1, 10, 10, endpoint = False)
array([ 1. , 1.9, 2.8, 3.7, 4.6, 5.5, 6.4, 7.3, 8.2, 9.1])
In [4]: np.linspace(1, 10, 10, endpoint = False, retstep= True)
Out[4]: (array([ 1. , 1.9, 2.8, 3.7, 4.6, 5.5, 6.4, 7.3, 8.2, 9.1]), 0.9)
官網(wǎng)的例子Examples
>>> 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)
Graphical illustration:
>>> 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()
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