转自:https://blog.csdn.net/ui_shero/article/details/78881067

1.np.linspace() 生成(start,stop)区间指定元素个数num的list,均匀分布

Parameters

----------

start : scalar  #scalar:标量

The starting value of the sequence.

stop : scalar

The end value of the sequence, unless `endpoint` is set to False.

In that case, the sequence consists of all but the last of ``num + 1``

evenly spaced samples, so that `stop` is excluded.  Note that the step

size changes when `endpoint` is False.

num : int, optional  #oprional:可选项

Number of samples to generate. Default is 50. Must benon-negative.

endpoint : bool, optional  #是否包括右边界点

If True, `stop` is the last sample. Otherwise, it is not included.

Default is True.

retstep : bool, optional  #返回步长
---------------------
作者:IT_Shero
来源:CSDN
原文:https://blog.csdn.net/ui_shero/article/details/78881067
版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

-----------------------------------

np.linspace(2.0, 3.0, num=5, retstep=True)

(array([ 2.  ,  2.25,  2.5 ,  2.75,  3.  ]),0.25)

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])
--------------------------------

import numpy as np

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')

plt.plot(x2, y + 0.5, 'o')

plt.ylim([-0.5, 1]) #设置y轴区间

(-0.5, 1)

plt.show()

2.np.logspace() log分布间距生成list

Parameters
----------
start : float  #基底base的start次幂作为左边界
    ``base ** start`` is the starting value of the sequence.
stop : float  #基底base的stop次幂作为右边界
    ``base ** stop`` is the final value of the sequence, unless `endpoint`
    is False.  In that case, ``num + 1`` values are spaced over the
    interval in log-space, of which all but the last (a sequence of
    length ``num``) are returned.
num : integer, optional
    Number of samples to generate.  Default is 50.
endpoint : boolean, optional
    If true, `stop` is the last sample. Otherwise, it is not included.
    Default is True.
base : float, optional  #基底
    The base of the log space. The step size between the elements in
    ``ln(samples) / ln(base)`` (or ``log_base(samples)``) is uniform.
    Default is 10.0.
dtype : dtype
    The type of the output array.  If `dtype` is not given, infer the data
    type from the other input arguments.
---------------------

np.logspace(2.0, 3.0, num=4)

array([  100.        ,   215.443469  ,   464.15888336,  1000.        ])

np.logspace(2.0, 3.0, num=4, endpoint=False)

array([ 100.        ,  177.827941  ,  316.22776602,  562.34132519])

np.logspace(2.0, 3.0, num=4, base=2.0)

array([ 4.        ,  5.0396842 ,  6.34960421,  8.        ])
---------------------

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

N = 10

x1 = np.logspace(0.1, 1, N, endpoint=True)

x2 = np.logspace(0.1, 1, N, endpoint=False)

y = np.zeros(N)

plt.plot(x1, y, 'o')

plt.plot(x2, y + 0.5, '<')

plt.ylim([-0.5, 1])

(-0.5, 1)

plt.show()

3.np.arange() 生成(start,stop)区间指定步长step的list

np.arange(3)

array([0, 1, 2])

np.arange(3.0)

array([ 0.,  1.,  2.])

np.arange(3,7)

array([3, 4, 5, 6])

np.arange(3,7,2)

array([3, 5])

【转】np.linspace()、np.logspace()、np.arange()的更多相关文章

  1. 区分range() , np.arange() , np.linspace()

    content: range() np.arange() np.linspace() 一.range(start, stop, step) 1.range() 为 python 自带函数 2.生成一个 ...

  2. Python中range, np.arange, np.linspace的区别

    目录 range np.arange np.linspace range 特点 range()是python内置函数,指定开始值,终值和步长生成等差数列的一维数组 不包含终值 步长只能是整数,生成整数 ...

  3. Python:range、np.arange和np.linspace

    1. range range是python内置的一个类,该类型表示一个不可改变(immutable)的数字序列,常常用于在for循环中迭代一组特殊的数,它的原型可以近似表示如下: class rang ...

  4. 深度学习原理与框架-神经网络-线性回归与神经网络的效果对比 1.np.c_[将数据进行合并] 2.np.linspace(将数据拆成n等分) 3.np.meshgrid(将一维数据表示为二维的维度) 4.plt.contourf(画出等高线图,画算法边界)

    1. np.c[a, b]  将列表或者数据进行合并,我们也可以使用np.concatenate 参数说明:a和b表示输入的列表数据 2.np.linspace(0, 1, N) # 将0和1之间的数 ...

  5. NP:建立可视化输入的二次函数数据点集np.linspace+np.random.shuffle+np.random.normal

    import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def fix_seed(seed=1): #重复观看一样东西 # reproducible np ...

  6. np.linspace,numpy中的linspace()

    import numpy as np x=np.linspace(1,10) y=np.linspace(1,10,num=10,retstep=True)#num可省略 print(x) print ...

  7. (数学)P、NP、NPC、NP hard问题

    概念定义: P问题:能在多项式时间内解决的问题: NP问题:(Nondeterministic Polynomial time Problem)不能在多项式时间内解决或不确定能不能在多项式时间内解决, ...

  8. 浮点型数据需要转化为int,才能作为点,被读取abc = np.array(abc, dtype=np.int)

    import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = 'test.jpg' img = cv2.imread(img) ...

  9. python中numpy库ndarray多维数组的的运算:np.abs(x)、np.sqrt(x)、np.modf(x)等

    numpy库提供非常便捷的数组运算,方便数据的处理. 1.数组与标量之间可直接进行运算 In [45]: aOut[45]:array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ ...

随机推荐

  1. 最简单的socket通信

    服务器端程序 import socket # 套接字 sk = socket.socket() # 先买一部手机 # sk.bind(('192.168.13.2',9000)) # 绑定一个电话卡 ...

  2. 自动化构建工具--gulp的初识和使用

    gulp 首先:什么是gulp? gulp是前端开发过程中对代码进行构建的工具,是自动化项目的构建利器:她不仅能对网站资源进行优化,而且在开发过程中很多重复的任务能够使用正确的工具自动完成:使用她,我 ...

  3. CF954F Runner's Problem

    离散化+矩阵快速幂 首先看数据范围可以确定该题的算法为矩阵快速幂 然后易得转移矩阵 \[\begin{bmatrix} 1 & 1 & 0 \\ 1 & 1 & 1 \ ...

  4. shiro标签的使用

    guest标签   用户没有身份验证时显示相应信息,即游客访问信息. user标签    用户已经身份验证/记住我登录后显示相应的信息. authenticated标签     用户已经身份验证通过, ...

  5. Ubuntu加入opencv库的环境变量

    1.用gedit打开/etc/ld.so.conf 终端输入: sudo gedit /etc/ld.so.conf 文件末行加入:include /usr/loacal/lib .然后终端执行指令: ...

  6. Modernizing Business Process with Cloud and AI

    The world is awash with digital transformation. Every customer and partner that I talk to, across ev ...

  7. flutter控件之ListView滚动布局

    ListView即滚动列表控件,能将子控件组成可滚动的列表.当你需要排列的子控件超出容器大小,就需要用到滚动块. import 'package:flutter/material.dart'; cla ...

  8. ReactNative应用<DCL每日查看>开发总结

    App效果: 功能和交互简单描述: 针对微信使用用户每天的零碎时间来进行天气,新闻要点等查看,免去了打开其他App来查看; 针对每一天可以设置一项重要任务计划,可开启通知提醒,让每一天任务简化,免去太 ...

  9. 团队项目个人进展——Day05

    一.昨天工作总结 冲刺第五天,学习了官方文档说明,学习并但是并未实现地图的放大与缩小 二.遇到的问题 对一些框架和API不太熟悉 未实现地图的放大与缩小 三.今日工作规划 深入学习有关视频与文档说明

  10. Oracle诊断工具 - ORA-4030 Troubleshooting Tool

    ORA-4030 说明Oracle服务器进程(server process)无法在操作系统(OS)上分配到足够的内存.   导致ORA-4030 的主要原因有: -物理内存不足 -OS kernel/ ...