NumPy 1.14 - numpy.linspace()

numpy.linspace




numpy

numpy.linspace

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

एक निर्दिष्ट अंतराल पर समान रूप से अंतरित संख्या लौटाएं।

अंतराल पर समान रूप से अंतरित नमूनों की गणना, [ start , stop ] पर गणना की जाती है।

अंतराल के समापन बिंदु को वैकल्पिक रूप से बाहर रखा जा सकता है।

पैरामीटर:

शुरू : अदिश

अनुक्रम का प्रारंभिक मूल्य।

रोक : अदिश

अनुक्रम का अंतिम मान, जब तक endpoint गलत पर सेट नहीं किया जाता है। उस स्थिति में, अनुक्रम में सभी शामिल होते हैं, लेकिन num + 1 के अंतिम रूप से समान रूप से नमूने होते हैं, ताकि stop को बाहर रखा जाए। ध्यान दें कि जब endpoint गलत है, तो चरण आकार बदल जाता है।

संख्या : int, वैकल्पिक

उत्पन्न करने के लिए नमूनों की संख्या। डिफ़ॉल्ट 50 है। गैर-नकारात्मक होना चाहिए।

अंतिम बिंदु : बूल, वैकल्पिक

यदि सही है, stop अंतिम नमूना है। अन्यथा, यह शामिल नहीं है। डिफ़ॉल्ट सत्य है।

वैकल्पिक: बूल, वैकल्पिक

यदि सही है, तो रिटर्न ( samples , step ), जहां step नमूनों के बीच रिक्ति है।

dtype : dtype, वैकल्पिक

आउटपुट सरणी का प्रकार। यदि dtype नहीं दिया गया है, तो अन्य इनपुट तर्कों से डेटा प्रकार का अनुमान dtype

संस्करण 1.9.0 में नया।

यह दिखाता है:

नमूने : ndarray

बंद अंतराल [start, stop] या आधे खुले अंतराल [start, stop) में समान रूप से स्थानिक नमूने हैं (क्या endpoint सही है या गलत है) पर निर्भर करता है।

चरण : फ्लोट, वैकल्पिक

यदि retstep सत्य है तो ही लौटाया जाता है

नमूनों के बीच रिक्ति का आकार।

यह भी देखें

arange
linspace समान, लेकिन एक कदम आकार (नमूनों की संख्या के बजाय) का उपयोग करता है।
logspace
लॉग स्पेस में समान रूप से वितरित किए गए नमूने।

उदाहरण

>>> np.linspace(2.0, 3.0, num=5)
array([ 2.  ,  2.25,  2.5 ,  2.75,  3.  ])
>>> np.linspace(2.0, 3.0, num=5, endpoint=False)
array([ 2. ,  2.2,  2.4,  2.6,  2.8])
>>> np.linspace(2.0, 3.0, num=5, retstep=True)
(array([ 2.  ,  2.25,  2.5 ,  2.75,  3.  ]), 0.25)

चित्रमय चित्रण:

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> N = 8
>>> y = np.zeros(N)
>>> x1 = np.linspace(0, 10, N, endpoint=True)
>>> x2 = np.linspace(0, 10, N, endpoint=False)
>>> plt.plot(x1, y, 'o')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.plot(x2, y + 0.5, 'o')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.ylim([-0.5, 1])
(-0.5, 1)
>>> plt.show()
../../_images/numpy-linspace-1.png