Как использовать функцию linspace в библиотеке Numpy?

[

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

Автор: Stephen Gruppetta

Когда вы работаете с числовыми приложениями с использованием библиотеки NumPy, вам часто необходимо создавать массивы чисел. Во многих случаях вы хотите, чтобы числа были равномерно распределены на интервале, однако также бывают ситуации, когда вам нужны неравномерно распределенные числа. Одним из ключевых инструментов, которыми можно воспользоваться в обоих случаях, является функция np.linspace().

На первый взгляд, np.linspace() может показаться довольно простым в использовании. Однако это неотъемлемая часть набора инструментов для численного программирования. Она очень многофункциональна и мощна. В этом руководстве вы узнаете, как эффективно использовать эту функцию.

В этом руководстве вы узнаете, как:

• Создавать равномерно или неравномерно распределенные интервалы чисел.
• Решить, когда использовать np.linspace() вместо альтернативных инструментов.
• Использовать обязательные и дополнительные входные параметры.
• Создавать массивы с двумя или более измерениями.
• Представлять математические функции дискретным образом.

Данное руководство предполагает, что вы уже знакомы с основами NumPy и типом данных ndarray. Вы начнете с изучения различных способов создания числовых интервалов в Python. Затем вы более подробно рассмотрите все способы использования np.linspace() и узнаете, как эффективно использовать ее в ваших программах.

Создание интервалов чисел с равным шагом

Есть несколько способов создания интервала равномерно распределенных чисел в Python. Функция np.linspace() позволяет вам делать это и настраивать интервал в соответствии с вашими конкретными потребностями. Однако она не является единственным способом создания интервала чисел. В следующем разделе вы узнаете, как использовать np.linspace(), а затем сравните его с другими способами создания интервалов равномерно распределенных чисел.

Использование np.linspace()

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

import numpy as np
np.linspace(1, 10)

Результат:

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,  4.12244898,  4.30612245,  4.48979592,
       4.67346939,  4.85714286,  5.04081633,  5.2244898 ,  5.40816327,
       5.59183673,  5.7755102 ,  5.95918367,  6.14285714,  6.32653061,
       6.51020408,  6.69387755,  6.87755102,  7.06122449,  7.24489796,
       7.42857143,  7.6122449 ,  7.79591837,  7.97959184,  8.16326531,
       8.34693878,  8.53061224,  8.71428571,  8.89795918,  9.08163265,
       9.26530612,  9.44897959,  9.63265306,  9.81632653, 10.        ])

Это пример создания массива из 50 чисел, равномерно распределенных между 1 и 10.