Python Numpy之linspace用法說明
linspace生成有序列表,重點在數(shù)據(jù)范圍與數(shù)據(jù)個數(shù)上
linspace(0,1,11),即從0到1閉區(qū)間,劃分為11個數(shù)據(jù)點
>>> import numpy as np >>> a = np.linspace(0,1,10) >>> a array([0. , 0.11111111, 0.22222222, 0.33333333, 0.44444444, 0.55555556, 0.66666667, 0.77777778, 0.88888889, 1. ]) >>> a = np.linspace(0,1,11) >>> a array([0. , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1. ])
補充:Python numpy函數(shù):linspace()創(chuàng)建等差數(shù)列
linspace用于創(chuàng)建一個是等差數(shù)列的一維數(shù)組。它創(chuàng)建的數(shù)組元素的數(shù)據(jù)格式是浮點型。
常看到的一般是三個參數(shù),分別是:起始值、終止值(默認包含自身)、數(shù)列個數(shù)
另外有一個參數(shù)endpoint,用于決定是否包含終止值,如果不設置這個參數(shù),默認為是True
以上為個人經驗,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教。
相關文章
關于windows下Tensorflow和pytorch安裝教程
Tensorflow是廣泛使用的實現(xiàn)機器學習以及其它涉及大量數(shù)學運算的算法庫之一。這篇文章主要介紹了Tensorflow和pytorch安裝(windows安裝),需要的朋友可以參考下2020-02-02命令行傳遞參數(shù)argparse.ArgumentParser的使用解析
這篇文章主要介紹了命令行傳遞參數(shù)argparse.ArgumentParser的使用解析,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教2023-02-02