python-numpy,python中的numpy是什么作用

　　numpy.linspace(start，stop，num=50，endpoint=true，retstep=false，dtype=none))。

　　返回指定间隔内均匀间隔的数字。

　　返回数字均匀分布的样本，并在[开始，停止]中。

　　这个区间的端点可以任意排除。

　　参数：

　　开始：标量) ) )。

　　序列的起始值（序列的起点。

　　停止：扫描器

　　的终点。除非端点设置为假的，否则在这种情况下，sequenceconsistsofallbutthelastofnum 1偶数空间样本(在该序列中，除了在最后的num1上均匀分布的采样以外)

　　num: int，可选

　　生成的样本数默认为50。必须是非负的。

　　端点：bool，可选

　　如果是真的话一定包含停下来，如果是假的话一定没有停止

　　布尔，可选

　　如果为没错，则返回(样本，步骤)，其中stepisthespacingbetweensamples .（请看示例) )。

　　dtype: dtype，可选

　　thetypoftoutputarray。ifisnotgiven，从输入参数(估计该输入示例来自其他输入。

　　新版本1.9.0。

　　退货：

　　三星：nd数组

　　closedininterval[开始，停止或半开区间[开始，停止](

　　步骤：浮动（仅当浸水使柔软步骤设置为真实的时存在) )。

　　只有返回的ifretstepis为真实的

　　空格样本大小。

　　请参见

　　区域

　　类似于linspace，但是使用的是步长(而不是样本数量)。阿兰格使用步骤而不是样本的数量

　　日志空间

　　samplesuniformlydistributedinlogspace。

　　当端点设置为错误的时

　　导入编号为公证人

　　NP.linspace (1，10，10))。

　　数组([1.2 .3 .4 .5 .6 .7 .8 .9 .10。] )。

　　NP.linspace (1，10，10，endpoint=false))。

　　数组([1.1.9,2.8,3.7,4.6,5.5,6.4,7.3,8.2,9.1 ]

　　in [4] : NP.linspace (1，10，10，endpoint=false，retstep=true))。

　　out[4]:(数组([1.1.9,2.8,3.7,4.6,5.5,6.4,7.3,8.2,9.1))))65

　　官方网站示例

　　例子

　　NP.linspace (2.0，3.0，num=5))。

　　数组([2.2.25,2.5,2.75,3。] )。

　　NP.linspace (2.0，3.0，num=5，endpoint=false))。

　　数组([2.2.2,2.4,2.6,2.8 ]

　　NP.linspace (2.0，3.0，num=5，retstep=true))。

　　（数组([2.2.25,2.5,2.75,3。],0.25 ) ) )。

　　图形插图：

　　将matplotlib.pyplot作为血小板计数导入

　　n=8

　　y=NP .零(名词)

　　x1=NP.linspace (0，10，n，endpoint=true))。

　　x2=NP.linspace (0，10，n，endpoint=false))。

　　PLT.plot(x1，y， o )。

　　[]

　　PLT.plot(x2，y 0.5， o )。

　　[]

　　PLT.ylim ([-0.5，1 ])

　　(-0.5,1 ) )。

　　plt.show())

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