So verwenden Sie die Linspace-Funktion in Python Numpy

linspace-Funktion in Python Numpy

numpy stellt die Linspace-Funktion (manchmal auch np.linspace genannt) bereit, ein Tool zum Erstellen numerischer Sequenzen in Python. Erzeugt ähnlich wie die Numpy-Arange-Funktion eine gleichmäßig verteilte numerische Folge mit einer Struktur ähnlich einem Numpy-Array. Obwohl es einige Unterschiede zwischen den beiden gibt, bevorzugen die meisten Menschen die Verwendung der Linspace-Funktion. Sie ist leicht zu verstehen, aber wir müssen lernen, wie man sie verwendet.

In diesem Artikel lernen wir die Linspace-Funktion und andere Syntax kennen und erklären die spezifischen Parameter anhand von Beispielen. Abschließend möchte ich noch den Unterschied zwischen np.linspace und np.arange erwähnen.

1. Lernen Sie schnell

Erstellen Sie eine Zahlenfolge, indem Sie einheitliche Intervalle definieren. Tatsächlich müssen Sie den Startpunkt und das Endende des Intervalls sowie die Gesamtzahl der getrennten Werte angeben (einschließlich Startpunkt und Endpunkt). Die endgültige Funktion gibt eine numerische Folge mit gleichmäßiger Verteilung zurück die Intervallklasse. Bitte sehen Sie sich das Beispiel an:

np.linspace(start = 0, stop = 100, num = 5)

Der Code generiert ein NumPy-Array (ndarray-Objekt), das Ergebnis ist wie folgt: array([ 0., 25., 50., 75., 100.])</code ><code>array([ 0., 25., 50., 75., 100.])
如图：

让我们解释下，Numpy linspace函数依照定义间隔生成均匀分布的数值。我们使用start和stop参数指定间隔，这里我们设定为0和100，同时指定在范围内生产5个观测值，因此函数生成5个均匀分布的元素。第一个是0，最后一个100，其他三个分布在0和100之间。

下面我们详细看下linspace函数的参数，让你更清楚理解其机制。

2. linspace函数语法

linspace的语法非常简单直接。如下图所示，首先是函数名称，对应代码为 np.linspace (假设你已导入importe NumPy as np)。

图2

上图有三个参数，是平常使用最频繁的三个参数。还有其他的可选参数，下面我们讨论其参数。
为了理解参数，我们再次看图示：

start
start 参数数值范围的起始点。如果设置为0，则结果的第一个数为0.该参数必须提供。

stop
stop 参数数值范围的终止点。通常其为结果的最后一个值，但如果修改endpoint = False, 则结果中不包括该值(后面示例会说明)。

num (可选)
num 参数控制结果中共有多少个元素。如果num=5，则输出数组个数为5.该参数可选，缺省为50.

endpoint (可选)
endpoint 参数决定终止值(stop参数指定)是否被包含在结果数组中。如果 endpoint = True, 结果中包括终止值，反之不包括。缺省为True。

dtype (可选)
和其他的 NumPy 一样, np.linspace中的dtype 参数决定输出数组的数据类型。如果不指定，python基于其他参数值推断数据类型。如果需要可以显示指定，参数值为NumPy 和 Python支持的任意数据类型。

我们并不需要每次都使用所有参数，如果缺省值可以满足我们需求。一般start, stop, num 比 endpoint 和 dtype常用。

位置参数 vs 命名参数

实际调用时无需显示指定参数名称，可以通过参数位置直接匹配：

np.linspace(0, 100, 5)

上面代码和前面示例的功能一样：np.linspace(start = 0, stop = 100, num = 5)Wie in der Abbildung gezeigt:

Lassen Sie es uns erklären: Die Numpy-Linspace-Funktion generiert gleichmäßig verteilte Werte in definierten Intervallen. Wir geben das Intervall mithilfe der Start- und Stoppparameter an, hier setzen wir sie auf 0 und 100, und geben an, dass 5 Beobachtungen innerhalb des Bereichs erzeugt werden, sodass die Funktion 5 gleichmäßig verteilte Elemente generiert. Der erste ist 0, der letzte ist 100 und die anderen drei sind zwischen 0 und 100 verteilt.

Schauen wir uns die Parameter der Linspace-Funktion genauer an, damit Sie ihren Mechanismus besser verstehen können.

2. Linspace-Funktionssyntax

Die Syntax von Linspace ist sehr einfach und unkompliziert. Wie in der folgenden Abbildung gezeigt, ist der erste der Funktionsname und der entsprechende Code lautet np.linspace (vorausgesetzt, Sie haben NumPy als np importiert).

Abbildung 2

In der obigen Abbildung gibt es drei Parameter, die drei am häufigsten verwendeten Parameter. Es gibt weitere optionale Parameter, deren Parameter im Folgenden erläutert werden.

Um die Parameter zu verstehen, schauen wir uns noch einmal das Diagramm an:

np.linspace(start = 0, stop = 1, num = 11)

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🎜Der obige Code hat die gleiche Funktion wie im vorherigen Beispiel: np.linspace (start = 0, stop = 100, num = 5). 🎜Ersteres verwendet den Positionsabgleich und letzteres den Namensabgleich. Der Positionsabgleich macht den Code einfacher und der Namensabgleich macht den Code lesbarer. In praktischen Anwendungen empfehlen wir die Verwendung des Namensabgleichs zum Aufrufen von Funktionen. 🎜🎜3. Beispiel 🎜🎜 Erfahren Sie die Bedeutung der einzelnen Parameter anhand der folgenden Beispiele. 🎜🎜3.1 Das Ausgabeergebnis der numerischen Folge 🎜

np.linspace(start = 0, stop = 100, num = 11)

🎜 von 0 bis 1 mit einem Intervall von 0,1 ist: 🎜🎜🎜array([ 0. , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9 , 1. ])🎜🎜🎜 Nützlicher, wenn Sie Prozentszenen benötigen. 🎜🎜3.2 Das Ausgabeergebnis der Zahlenfolge 🎜

np.linspace(start = 1, stop = 5, num = 4, endpoint = False)

🎜 von 0 bis 100 mit einem Intervall von 10 ist: 🎜🎜🎜array([ 0., 10., 20., 30., 40., 50., 60. , 70. , 80., 90., 100.])🎜🎜🎜Dieses Beispiel ist das gleiche wie zuvor, wird jedoch häufig in praktischen Anwendungen verwendet. 🎜🎜3.3 Verwendung des Endpunktparameters🎜🎜Wie bereits erwähnt, bestimmt der Endpunktparameter, ob der Endwert im Ergebnisarray enthalten ist. Der Standardwert ist True, was bedeutet, dass er im Ergebnis enthalten ist, andernfalls ist er nicht enthalten. Sehen Sie sich bitte das Beispiel an: 🎜

array([ 1.,  2.,  3.,  4.])

🎜Da Endpunkt = False ist, ist 5 nicht im Ergebnis enthalten. Das Ergebnis ist 1 zu 4. 🎜

np.linspace(start = 0, stop = 100, num = 5, dtype = int)

🎜Persönlich denke ich, dass dieser Parameter nicht direkt genug ist und im Allgemeinen nicht verwendet wird. 🎜

3.4 手动指定数据类型

默认linspace根据其他参数类型推断数据类型，很多时候，输出结果为float类型。如果需要指定数据类型，可以通过dtype设置。该参数很直接，除了linspace其他函数也一样，如：np.array,np.arange等。示例：

np.linspace(start = 0, stop = 100, num = 5, dtype = int)

这里dtype为int，结果为int类型，而不是float类型。

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo verwenden Sie die Linspace-Funktion in Python Numpy. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!