Как использовать linspace в Python?

[

np.linspace(): Создание равномерно распределенных или неравномерно распределенных массивов

by Stephen Gruppetta data-science intermediate numpy

На первый взгляд, np.linspace() может показаться относительно простым в использовании. Однако он является важной частью набора средств числового программирования. Он очень гибкий и мощный. В этом руководстве вы узнаете, как эффективно использовать эту функцию.

В этом руководстве вы узнаете, как:

• Создавать равномерно распределенный или неравномерно распределенный диапазон чисел
• Решать, когда использовать np.linspace() вместо альтернативных инструментов
• Использовать обязательные и дополнительные входные параметры
• Создавать массивы с двумя или более измерениями
• Представлять математические функции в дискретной форме

В данном руководстве предполагается, что вы уже знакомы с основами NumPy и типом данных ndarray. Вы начнете с изучения различных способов создания диапазона чисел в Python. Затем вы ближе познакомитесь со всеми способами использования np.linspace() и узнаете, как эффективно использовать его в своих программах.

Бесплатный бонус: Нажмите здесь, чтобы получить доступ к бесплатному руководству по ресурсам NumPy, которое указывает лучшие учебники, видео и книги для улучшения ваших навыков работы с NumPy.

Создание диапазона чисел с равномерным распределением

Существует несколько способов создания диапазона равномерно распределенных чисел в Python. np.linspace() позволяет это сделать и настроить диапазон под свои конкретные нужды, но это не единственный способ создания диапазона чисел. В следующем разделе вы узнаете, как использовать np.linspace(), а затем сравните его с другими способами создания диапазонов равномерно распределенных чисел.

Использование np.linspace()

np.linspace() имеет два обязательных параметра, start и stop, которые вы можете использовать для установки начала и конца диапазона:

Python

>>> import numpy as np
>>> np.linspace(1, 10)
array([ 1.        ,  1.18367347,  1.36734694,  1.55102041,  1.73469388,
        1.91836735,  2.10204082,  2.28571429,  2.46938776,  2.65306122,
        2.83673469,  3.02040816,  3.20408163,  3.3877551 ,  3.57142857,
        3.75510204,  3.93877551,  4.1224489])

После выполнения этого кода вы получите массив чисел, равномерно распределенных в диапазоне от 1 до 10. Количество элементов в массиве по умолчанию равно 50, но вы можете настроить это, используя необязательный параметр num:

Python

>>> np.linspace(1, 10, num=100)
array([ 1.        ,  1.09090909,  1.18181818,  1.27272727,  1.36363636,
        1.45454545,  1.54545455,  1.63636364,  1.72727273,  1.81818182,
        1.90909091,  2.        ,  2.09090909,  2.18181818,  2.27272727,
        2.36363636,  2.45454545,  2.54545455,  2.63636364,  2.72727273,
        ...
        9.27272727,  9.36363636,  9.45454545,  9.54545455,  9.63636364,
        9.72727273,  9.81818182,  9.90909091, 10.        ])