За допомогою бібліотеки NumPy у Python можна створювати різні типи масивів. Ви повинні знати способи створення масиву NumPy, перш ніж використовувати функцію linspace () у Python. Іноді нам потрібно створити масив з рівномірно або нерівномірно розміщеними числами. За допомогою функції linspace () можна створити як рівномірно розташовані, так і нерівномірно розташовані масиви з діапазоном чисел. Це корисна функція для чисельного обчислення. Про те, як можна використовувати функцію linspace () у сценарії python, показано в цьому посібнику.
Синтаксис
Синтаксис функції linspace () показаний нижче:
масив numpy.лінійний простір (початок, зупинка, num = 50, кінцева точка = True, retstep = False, dtype = Немає, вісь = 0)Функція може приймати сім аргументів. Цілі всіх аргументів описані нижче:
- почати: Це обов’язковий аргумент, який встановлює початкове значення послідовності.
- Стоп: Це обов’язковий аргумент, який встановлює кінцеве значення послідовності.
- число: Це необов’язковий аргумент, який встановлює кількість зразків для генерування. Значення за замовчуванням - 50.
- кінцева точка: Це необов’язковий аргумент, і якщо для нього встановлено значення Правда, тоді останнє значення масиву буде встановлено на основі значення зупинки. Значення за замовчуванням - Правда.
- повторний крок: Це необов’язковий аргумент, і якщо для нього встановлено значення Правда, тоді крок і зразки будуть повернуті. Значення за замовчуванням - помилковий.
- dtype: Це необов’язковий аргумент, який використовується для встановлення типу даних значень масиву. Значення за замовчуванням - Жоден.
- вісь: Це необов’язковий аргумент, який визначає вісь у масиві для зберігання зразків. Значення за замовчуванням - 0.
Використання функції linspace ()
У цій частині підручника на різних прикладах показано різні способи використання функції linspace ().
Приклад-1: Використання обов’язкових аргументів функції linspace ()
Наступний приклад показує спосіб створення одновимірного масиву з рівномірно розміщеними числами за допомогою функції linspace (). У цьому прикладі наведено два обов’язкові аргументи цієї функції. Масив із діапазоном рівномірно розподілених дробових чисел генерується функцією linspace (), де перше число буде 10, а останнє число - 20.
# Імпортувати бібліотеку NumPyімпортувати numpy як np
# Створіть масив NumPy з рівномірно розміщеними значеннями
np_array = np.лінз (10, 20)
# Роздрукуйте вихідні дані
print ("Результатом функції linspace () є: \ n", np_array)
Вихідні дані:
Наступний результат з’явиться після виконання вищевказаного сценарію.
Приклад-2: Використання аргументу num функції linspace ()
Наступний приклад показує використання число аргумент функції linspace (). Позитивні числа використовуються для почати і Стоп значення у першій функції linspace (). Ця функція створить масив 10 рівномірно розташовані числа для присвоєння 10 до число аргумент. Від’ємні числа використовуються для почати і Стоп значення у другій функції linspace (). Ця функція створить масив 15 рівномірно розташовані числа для присвоєння 15 до число аргумент.
# Імпортувати бібліотеку NumPyімпортувати numpy як np
# Створіть масив NumPy з 10 рівномірно розташованими значеннями
np_array = np.лінійний простір (10, 20, число = 10)
# Роздрукувати вихідні дані масиву
print ("Вивід лінійного простору з 10 числами: \ n", np_array)
# Створіть масив NumPy з 15 рівномірно розташованими значеннями
np_array = np.лінійний простір (-15, -5, число = 15)
# Вивести вихідні дані масиву
print ("Вивід лінійного простору з 15 числами: \ n", np_array)
Вихідні дані:
Наступний результат з’явиться після виконання вищевказаного сценарію.
Приклад-3: Використання аргументу dtype функції linspace ()
Наступний приклад показує використання dtype аргумент функції linspace (). int64 встановлено на dtype аргумент функції linspace () для створення масиву з набором 15 рівномірно розташовані великі цілі числа. Початкове значення масиву буде 15, і кінцеве значення буде 35.
# Імпортувати бібліотеку NumPyімпортувати numpy як np
# Створіть рівномірно розміщений масив NumPy з кроком
np_array = np.лінзовий простір (15, 35, 15, dtype = np.int64)
# Друк масиву
print ("Вивід лінійного простору: \ n", np_array)
Вихідні дані:
Наступний результат з’явиться після виконання вищевказаного сценарію.
Приклад-4: Використання аргументу кінцевої точки функції linspace ()
У наступному прикладі показано використання аргументу кінцевої точки функції linspace () для встановлення останнього значення масиву, яке поверне ця функція. Значенням функції кінцевої точки за замовчуванням є Правда, і це встановлює Стоп значення як останнє значення поверненого масиву. Якщо значення кінцевої точки - False, тоді останнє значення масиву буде обчислюватися різними способами, а останнє значення буде менше, ніж Стоп значення.
# Імпортувати бібліотеку NumPyімпортувати numpy як np
# Створіть рівномірно розміщений масив NumPy зі значенням зупинки
np_array = np.лінз (15, 35, 15)
print ("Вивід лінійного простору без кінцевої точки: \ n", np_array)
# Створіть рівномірно розміщений масив NumPy із значенням зупинки та кінцевою точкою
np_array = np.Linspace (15, 35, 15, кінцева точка = False)
print ("\ nВивід лінійного простору з кінцевою точкою: \ n", np_array)
Вихідні дані:
Наступний результат з’явиться після виконання вищевказаного сценарію.
Приклад-5: Використання аргументу retstep функції linspace ()
Наступний приклад показує використання повторний крок аргумент функції linspace (). Значенням цієї функції за замовчуванням є помилковий. Якщо для значення цього аргументу встановлено значення Правда, тоді функція linspace () повертає крок значення з масивом.
# Імпортувати бібліотеку NumPyімпортувати numpy як np
# Виклик лінзового простору за допомогою повторного кроку
np_array, крок = np.лінійний простір (-5, 5, 20, retstep = True)
# Друк масиву
print ("Результатом функції linspace () є: \ n", np_array)
# Надрукуйте значення кроку
print ("\ n Значення кроку: \ n", крок)
Вихідні дані:
Наступний результат з’явиться після виконання вищевказаного сценарію.
Приклад 6: Використання нескалярних значень для аргументів start і stop
Наступний приклад показує, як нескалярні значення, такі як масиви, можуть використовуватися як значення аргументу "початок і зупинка" функції linspace () для створення масиву. Цей скрипт створить двовимірний масив із 5 рядків і 4 стовпців.
# Імпортувати бібліотеку NumPyімпортувати numpy як np
# Виклик функції linspace () із масивами запуску та зупинки
np_array = np.лінійний простір (старт = [10, 30, 50, 70], стоп = [100, 200, 300400], число = 5)
# Друк масиву
print ("Результатом функції linspace () є: \ n", np_array)
Вихідні дані:
Наступний результат з’явиться після виконання вищевказаного сценарію.
Висновок
Використання різних аргументів функції linspace () було роз’яснено в цьому посібнику на простих прикладах, щоб допомогти читачам дізнатися призначення цієї функції та застосувати її у своєму сценарії належним чином.