统计学习方法 | 第1章 统计学习方法概论 | numpy.linspace()

numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)

在指定的间隔内返回均匀间隔的数字。

返回num均匀分布的样本，在[start, stop]。

这个区间的端点可以任意的被排除在外。

Parameters(参数):

start : scalar(标量)

The starting value of the sequence(序列的起始点).

stop : scalar

序列的结束点，除非endpoint被设置为False，在这种情况下, the sequence consists of all but the last of num + 1 evenly spaced samples(该序列包括所有除了最后的num+1上均匀分布的样本(感觉这样翻译有点坑)), 以致于stop被排除.当endpoint is False的时候注意步长的大小(下面有例子).

num : int, optional(可选)

生成的样本数，默认是50。必须是非负。

endpoint : bool, optional

如果是真，则一定包括stop，如果为False，一定不会有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(推断这个输入用例从其他的输入中).

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(只有当retstep设置为真的时候才会存在)

Only returned if retstep is True

Size of spacing between samples.

当endpoint被设置为False的时候
>>> 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)

官网的例子

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()