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linspace 是 NumPy 库中的一个函数，用于生成具有指定数量的等间距样本的数组。它的名字来源于“linear space”（线性空间），因为它在指定的范围内均匀地生成数值。
linspace 函数的基本语法如下：
numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0)
参数说明：
start：序列的起始值。stop：序列的结束值。如果endpoint为 True，该值会包含在生成的数组中；如果为 False，则不包含。num：要生成的样本数，默认为 50。endpoint：如果为 True，stop是最后一个样本；否则，不包含stop。默认为 True。retstep：如果为 True，返回 (samples,step)，其中step是样本之间的间隔。默认为 False。dtype：输出数组的数据类型。如果没有给出，则从其他输入参数推断数据类型。axis：在 0 的情况下，返回的数组是 1-D 的，否则返回的数组的形状是(num,) + shape(start)。
下面是一些使用 linspace 的示例：
1基本用法
import numpy as np # 生成从 0 到 10 的 5 个等间距的数
arr = np.linspace(0, 10, 5)
print(arr)输出结果：
[ 0. 2.5 5. 7.5 10. ]
2不包括结束值
# 生成从 0 到 10 的 5 个等间距的数，但不包括 10
arr = np.linspace(0, 10, 5, endpoint=False)
print(arr)输出结果：
[0. 2. 4. 6. 8.]
3返回步长
# 生成从 0 到 10 的 5 个等间距的数，并返回步长
samples, step = np.linspace(0, 10, 5, retstep=True)
print(samples)
print(step)输出结果：
[ 0. 2.5 5. 7.5 10. ] 2.5
4在多维数组中使用
# 假设我们有一个二维数组，我们想要在每个子数组上应用 linspace
start = np.array([0, 1, 2])
arr_2d = np.linspace(start, 10, 5, axis=0)
print(arr_2d)输出结果：
[[ 0. 1. 2. ][ 2.5 3.25 4. ][ 5. 5.5 6. ][ 7.5 7.75 8. ][10. 10. 10. ]]
在这个例子中，linspace 在 start 数组和 10 之间生成了 5 个等间距的数，并将这些数沿着第一个轴（axis=0）排列成一个二维数组。
5自定义数据类型
你可以通过dtype参数来指定输出数组的数据类型。
import numpy as np # 生成从 0 到 10 的 5 个等间距的数，数据类型为整数
arr = np.linspace(0, 10, 5, dtype=int)
print(arr)输出结果：
[ 0 2 5 7 10]
请注意，当使用整数类型时，由于舍入，生成的数值可能不是完全等间距的。
6在非一维数组上使用
虽然linspace主要用于生成一维数组，但你可以通过与其他NumPy函数结合使用来在非一维数组上应用它。
import numpy as np # 创建一个二维数组的每一行都使用linspace
rows = 3
num_points = 4
arr_2d = np.array([np.linspace(i, i+10, num_points) for i in range(rows)])
print(arr_2d)输出结果：
[[ 0. 3.33333333 6.66666667 10. ][ 1. 4.33333333 7.66666667 11. ][ 2. 5.33333333 8.66666667 12. ]]
在这个例子中，我们使用列表推导式来创建一个二维数组，其中每一行都是使用linspace函数生成的一维数组。
注意事项
- 当
endpoint参数为False时，生成的数组将不包含结束值。 retstep参数允许你获取生成数组时使用的步长。dtype参数允许你指定输出数组的数据类型。- 虽然
linspace通常用于生成一维数组，但它可以与其他NumPy函数结合使用来生成更复杂的数组结构。