Numpy：np.linspace 和 np.arange 之间的区别

在创建值序列时， linspace和arange是两个常用的 NumPy 函数。

这是两个函数之间的细微差别：

• linspace允许您指定步骤数
• arange允许您指定步长的大小

以下示例展示了如何在实践中使用每个功能。

示例 1：如何使用 np.linspace

np.linspace()函数使用以下基本语法：

np.linspace(开始、停止、数字、…)

金子：

• start : 序列的起始值
• stop : 序列的结束值
• num ：要生成的值的数量

下面的代码展示了如何使用np.linspace()创建11个0到20之间均匀间隔的值：

 import numpy as np

#create sequence of 11 evenly spaced values between 0 and 20
n.p. linspace (0, 20, 11)

array([ 0., 2., 4., 6., 8., 10., 12., 14., 16., 18., 20.])

结果是一个由 0 到 20 之间的 11 个均匀间隔的值组成的数组。

使用此方法， np.linspace()自动确定值之间的距离。

示例 2：如何使用 np.arange

np.arange()函数使用以下基本语法：

np.arange（开始，停止，步骤，…）

金子：

• start : 序列的起始值
• stop : 序列的结束值
• step : 值之间的间距

以下代码展示了如何使用np.arange()创建 0 到 20 之间的值序列，其中每个值之间的间距为 2：

 import numpy as np

#create sequence of values between 0 and 20 where spacing is 2
n.p. arange (0, 20, 2)

array([ 0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18])

结果是 0 到 20 之间的值序列，其中每个值之间的间距为 2。

使用此方法， np.arange()自动确定要生成的值的数量。

如果我们使用不同的步长（例如 4），那么np.arange()将自动调整生成的值的总数：

 import numpy as np

#create sequence of values between 0 and 20 where spacing is 4
n.p. arange (0, 20, 4)

array([ 0, 4, 8, 12, 16])

其他资源

以下教程解释了如何在 Python 中执行其他常见操作：

如何用值填充 NumPy 数组
如何替换 NumPy 数组中的元素
如何计算 NumPy 数组中的唯一值