python教程，如何利用linspace()生成等差数列？对比arange()

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不出所料，本文这个可以生成个等差数列数据的linspace()函数，又是来自numpy。numpy果然是个神奇的数学计算包。不过，本文的np.linspace()函数，和以前描述过的np.arange()函数，是非常的相似。所以，本文会对两者进行一下对比。

苏南大叔的"程序如此灵动"技术博客，记录苏南大叔的代码编程经验总结。本文测试环境：win10，python@3.11.0，numpy@1.24.2。

np.arange()对比

这个np.arange()函数，在以前已经做过描述：

• https://newsn.net/say/numpy-arange.html

下面的代码是做个简要的回顾：

import numpy as np

x = np.arange(10)
print(x)  #  [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

x = np.arange(0, 10, 5)
print(x)  # [0 5]

输出：

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

np.linspace()原型

函数原型如下：

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

参数含义对照表：

np.linspace()范例

下面的是一些范例：

import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 5)
print(x)     # [ 0.   2.5  5.   7.5 10. ]

x = np.linspace(0, 10, 5, endpoint=False)
print(x)     # [0. 2. 4. 6. 8.]  不包括最后的10，和arange()就很相似了

x, step = np.linspace(0, 10, 5, retstep=True)
print(x)     #  [ 0.   2.5  5.   7.5 10. ]
print(step)  # 2.5

x = np.linspace(0, 10, 5, dtype=int)
print(x)     # [ 0  2  5  7 10]

输出：

[ 0.   2.5  5.   7.5 10. ]
[0. 2. 4. 6. 8.]
[ 0.   2.5  5.   7.5 10. ]
2.5
[ 0  2  5  7 10]

np.arange() 对比 np.linspace()

对比一下的话：

• arange()可以只传递一个最大值max，linspace()至少要写两个值start、end。
• arange()的生成范围是[min,max)，linspace()的生成范围则是：[start,end]。
• arange()的第三个参数是步长step，linspace()的第三个参数是num（生成多少个点），步长step是自动计算的。
• linspace()存在着多个其它参数：endpoint/retstep/dtype。
• linspace()的生成结果，即使是整数，也显示为浮点（后面有个.)。

再次对比总结

忽略np.linspace()的后三个参数，再次来对比一下两个方法。下面的例子，可以一眼看出两者最大区别：

import numpy as np
a1 = np.arange(6)      # [0 1 2 3 4 5]
# a2 = np.linspace(6)  # TypeError: linspace() missing 1 required positional argument: 'stop'

a1 = np.arange(0,6)    # [0 1 2 3 4 5]
a2 = np.linspace(0,6)
'''
[0.         0.12244898 0.24489796 0.36734694 0.48979592 0.6122449
 0.73469388 0.85714286 0.97959184 1.10204082 1.2244898  1.34693878
 1.46938776 1.59183673 1.71428571 1.83673469 1.95918367 2.08163265
 2.20408163 2.32653061 2.44897959 2.57142857 2.69387755 2.81632653
 2.93877551 3.06122449 3.18367347 3.30612245 3.42857143 3.55102041
 3.67346939 3.79591837 3.91836735 4.04081633 4.16326531 4.28571429
 4.40816327 4.53061224 4.65306122 4.7755102  4.89795918 5.02040816
 5.14285714 5.26530612 5.3877551  5.51020408 5.63265306 5.75510204
 5.87755102 6.        ]
'''

a1 = np.arange(0,6,3)   # [0 3]
a2 = np.linspace(0,6,3) # [0. 3. 6.]

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结束语

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