NumPy 教程 之 NumPy 从数值范围创建数组 7

简介: 在 NumPy 教程之从数值范围创建数组中, 学习 `numpy.linspace` 的使用。此函数创建一维等差数列数组, 格式为 `np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)`。

NumPy 教程 之 NumPy 从数值范围创建数组 7

NumPy 从数值范围创建数组

这一章节我们将学习如何从数值范围创建数组。

numpy.linspace

numpy.linspace 函数用于创建一个一维数组,数组是一个等差数列构成的,格式如下:

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

参数说明:

参数 描述
start 序列的起始值
stop 序列的终止值,如果endpoint为true,该值包含于数列中
num 要生成的等步长的样本数量,默认为50
endpoint 该值为 true 时,数列中包含stop值,反之不包含,默认是True。
retstep 如果为 True 时,生成的数组中会显示间距,反之不显示。

dtype ndarray 的数据类型

设置元素全部是1的等差数列:

实例

import numpy as np
a = np.linspace(1,1,10)
print(a)

输出结果为:

[1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]

目录
相关文章
|
6天前
|
机器学习/深度学习 数据处理 Python
从NumPy到Pandas:轻松转换Python数值库与数据处理利器
从NumPy到Pandas:轻松转换Python数值库与数据处理利器
20 0
|
6天前
|
Python
numpy | 插入不定长字符数组测试OK
本文介绍了如何在numpy中创建和操作不定长字符数组,包括插入和截断操作的测试。
|
14天前
|
数据可视化 Python
NumPy 教程 之 NumPy Matplotlib 7
使用Python的绘图库Matplotlib与NumPy结合进行数据可视化,提供Matplotlib作为MatLab开源替代方案的有效方法,以及如何利用plt()函数将数据转换成直观的直方图示例。
32 11
|
14天前
|
Python
NumPy 教程 之 NumPy Matplotlib 6
Matplotlib 是一个强大的 Python 绘图库,能与 NumPy 协同工作,提供类似 MatLab 的开源替代方案,并支持 PyQt 和 wxPython 等图形工具包。通过 `numpy.histogram()` 函数示例,展示了如何创建数据频率分布图,该函数接受输入数组和 bin 参数,生成对应频率的直方图。示例代码及输出清晰展示了 bin 的边界与对应频率的关系。
27 11
|
14天前
|
Python
NumPy 教程 之 NumPy Matplotlib 5
Matplotlib 是 Python 的绘图库,配合 NumPy 可作为 MatLab 的开源替代方案,并能与 PyQt 和 wxPython 等图形工具包共同使用。本教程重点讲解 `bar()` 函数用于生成条形图的方法,并通过实例展示了如何创建并显示两组数据的条形图。
26 7
|
4天前
|
API Python
Numpy 数组的一些集合操作
Numpy 数组的一些集合操作
12 0
|
4天前
|
编译器 Linux API
基于类型化 memoryview 让 Numpy 数组和 C 数组共享内存
基于类型化 memoryview 让 Numpy 数组和 C 数组共享内存
12 0
|
15天前
|
Python
NumPy 教程 之 NumPy Matplotlib 4
NumPy 教程 之 NumPy Matplotlib 4
8 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据处理 计算机视觉
NumPy实践宝典:Python高手教你如何轻松玩转数据处理!
【8月更文挑战第22天】NumPy是Python科学计算的核心库,专长于大型数组与矩阵运算,并提供了丰富的数学函数。首先需安装NumPy (`pip install numpy`)。之后可通过创建数组、索引与切片、执行数学与逻辑运算、变换数组形状及类型、计算统计量和进行矩阵运算等操作来实践学习。NumPy的应用范围广泛,从基础的数据处理到图像处理都能胜任,是数据科学领域的必备工具。
46 0
|
8天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
8种数值变量的特征工程技术:利用Sklearn、Numpy和Python将数值转化为预测模型的有效特征
特征工程是机器学习流程中的关键步骤,通过将原始数据转换为更具意义的特征,增强模型对数据关系的理解能力。本文重点介绍处理数值变量的高级特征工程技术,包括归一化、多项式特征、FunctionTransformer、KBinsDiscretizer、对数变换、PowerTransformer、QuantileTransformer和PCA,旨在提升模型性能。这些技术能够揭示数据中的潜在模式、优化变量表示,并应对数据分布和内在特性带来的挑战,从而提高模型的稳健性和泛化能力。每种技术都有其独特优势,适用于不同类型的数据和问题。通过实验和验证选择最适合的变换方法至关重要。
17 5
8种数值变量的特征工程技术:利用Sklearn、Numpy和Python将数值转化为预测模型的有效特征
下一篇
无影云桌面