np.linspace 步长设置

np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0)函数用于创建等差数列，其中start为起始值，stop为终止值，num为元素个数，endpoint为是否包含终止值，retstep为是否返回步长，dtype为数据类型，axis为数组的轴。

当endpoint为True时，等差数列包含终止值，步长为(stop-start)/(num-1)；当endpoint为False时，等差数列不包含终止值，步长为(stop-start)/num。

举个例子，如果我们想要创建一个从0到10的等差数列，共有11个元素，步长为1，则可以使用以下代码：

import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, num=11, endpoint=True)

print(x)

输出结果为：

[ 0.  1.  2.  3.  4.  5.  6.  7.  8.  9. 10.]

相关问题

返回np.linspace步长

np.linspace函数的步长可以通过参数retstep来返回。当retstep设置为True时，np.linspace会返回一个元组，其中包含等间隔数字的数组以及步长值。默认情况下，retstep的值为False，不返回步长值。所以，如果你想要返回步长，只需将retstep参数设置为True即可。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Numpy（四）np.arange np.linspace](https://blog.csdn.net/weixin_39258979/article/details/110518523)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [np.arange与np.linspace细微区别（数据溢出问题）](https://blog.csdn.net/qq_44722174/article/details/115632368)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

np.arange和np.linspace

np.arange和np.linspace都是用于生成一定范围内的等差数列，但是它们的参数和生成的结果有所不同。

np.arange(start, stop=None, step=1, dtype=None)函数返回一个一维数组，数组中的元素在[start, stop)之间，步长为step。其中start和step参数可以省略，默认值分别为0和1。stop参数必须指定，表示生成的数列不包括stop本身。dtype参数指定返回数组的数据类型，默认为None，即自动推断数据类型。

np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)函数返回一个一维数组，数组中的元素在[start, stop]之间，元素个数为num个。其中start和stop参数必须指定，表示生成的数列包括start和stop本身。num参数指定生成的元素个数，默认为50。endpoint参数指定是否包括stop本身，默认为True。retstep参数指定是否返回步长，默认为False。dtype参数指定返回数组的数据类型，默认为None，即自动推断数据类型。

下面是两个函数的使用示例：

import numpy as np

# 使用arange函数生成等差数列
a = np.arange(0, 10, 2)
print(a)  # [0 2 4 6 8]

# 使用linspace函数生成等差数列
b = np.linspace(0, 10, 5)
print(b)  # [ 0.   2.5  5.   7.5 10. ]