前言

用plt画图的时候，偶尔会看到这个函数的出现，索性直接深入源码实战进行复现

主要功能：在线性区域中生成等间距的序列，原先在Numpy中可以用numpy.arange()，但对于浮点数会有精度丢失，因此 linspace()对于浮点数比较友好。适当的参数，两者都可选择。

1. 函数讲解

具体源码：numpy.linspace(start, end, num=num_points,endpoint=False,retstep=True,axis=0,dtype=int)

参数讲解：

对应的序列在【start,end】，共有num_points个元素
endpoint默认为True。如果设置为False，对应的序列在【start,end），通俗的说不包括最后一个元素，同样共有num_points个元素
retstep默认为False。如果设置为True，则返回的序列结果为一个元组，对应的序列在【start,end】
axis设置轴来存储，只可数组类型才可编译。默认为0，在开始处插入新轴。为-1，为序列末尾轴。
dtype默认类型为int，很多时候输出为float类型。

2. 实战讲解

该函数最基本的使用如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltx1 = np.linspace(-5, 5, 5)# 让y直接为0
y = np.zeros(5)# 画图，具体用*号表示
plt.plot(x1, y, '*')# 设置当前轴的y限制
plt.ylim([-0.5, 0.5])plt.show()# 输出 [-5.  -2.5  0.   2.5  5. ]
print(x1)
# 输出的长度为 5
print(len(x1))

截图如下：

如果设置endpoint参数，对应不保存最后一个关键字，具体代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltx1 = np.linspace(-5, 5, 5,endpoint=False)
y = np.zeros(5)
plt.plot(x1, y, '*')
plt.ylim([-0.5, 0.5])
plt.show()## 注意其中的区别 ## # 输出 [-5. -3. -1.  1.  3.]
print(x1)
# 输出的长度为 5
print(len(x1))

截图如下：

如果设置retstep参数，对应输出的结果为元组类型
（注意其中的代码区别）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltx1 = np.linspace(-5, 5, 5,retstep=True)
y = np.zeros(5)# 代码无法使用，因为是元组类型，无法画图 # plt.plot(x1, y, '*')
# plt.ylim([-0.5, 0.5])
# plt.show()# ## 注意其中的区别 ## # 输出(array([-5. , -2.5,  0. ,  2.5,  5. ]), 2.5)
print(x1)
# 输出的长度为 2
print(len(x1))

如果设置axis参数，对应的代码区别如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltx1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
x2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
s = np.linspace(x1,x2,3, axis=1)print(s)
# 输出的长度为 2
print(len(s))

axis=1输出结果为：

[[[1. 2.]
[3. 4.]
[5. 6.]]

[[3. 4.]
[5. 6.]
[7. 8.]]]

axis=0输出结果为：

[[[1. 2.]
[3. 4.]]

[[3. 4.]
[5. 6.]]

[[5. 6.]
[7. 8.]]]

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Python Numpy 关于 linspace()函数使用详解（全）

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1. 函数讲解

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