numpy arange vs linspace|极客笔记

numpy arange vs linspace

在Python的科学计算库NumPy中，arange和linspace是两个用于生成等差数列的函数。虽然它们的功能相似，但在使用和结果上有一些重要的区别。本文将详细介绍这两个函数的用法和区别，并通过一些示例代码来进行说明。

1. numpy.arange

numpy.arange函数用于生成等差数列。它的基本语法如下：

numpy.arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None)

其中，start是序列的起始值，stop是序列的终止值，step是序列的步长，dtype是输出数组的数据类型。如果没有指定start，则默认为0；如果没有指定step，则默认为1。

下面是一些使用numpy.arange的示例代码：

import numpy as np

# 生成从0开始，步长为1的等差数列
arr = np.arange(10)
print(arr)  # 输出：[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

# 生成从1开始，步长为2的等差数列
arr = np.arange(1, 10, 2)
print(arr)  # 输出：[1 3 5 7 9]

# 生成从0开始，步长为0.1的等差数列
arr = np.arange(0, 1, 0.1)
print(arr)  # 输出：[0.  0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9]

# 生成从0开始，步长为1的等差数列，并指定数据类型为float
arr = np.arange(10, dtype=float)
print(arr)  # 输出：[0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.]

Output:

numpy arange vs linspace

需要注意的是，numpy.arange生成的等差数列不包含终止值stop。这一点在使用时需要特别注意。

2. numpy.linspace

numpy.linspace函数也用于生成等差数列。不过，与numpy.arange不同的是，numpy.linspace是通过指定序列的起始值、终止值和元素个数来生成等差数列的。它的基本语法如下：

numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0)

其中，start是序列的起始值，stop是序列的终止值，num是序列的元素个数，endpoint指定是否包含终止值，retstep指定是否返回步长，dtype是输出数组的数据类型，axis指定样本的轴。

下面是一些使用numpy.linspace的示例代码：

import numpy as np

# 生成从0到1的等差数列，元素个数为10
arr = np.linspace(0, 1, 10)
print(arr)  # 输出：[0.         0.11111111 0.22222222 0.33333333 0.44444444 0.55555556 0.66666667 0.77777778 0.88888889 1.        ]

# 生成从0到1的等差数列，元素个数为10，不包含终止值
arr = np.linspace(0, 1, 10, endpoint=False)
print(arr)  # 输出：[0.  0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9]

# 生成从0到1的等差数列，元素个数为10，并返回步长
arr, step = np.linspace(0, 1, 10, retstep=True)
print(arr)  # 输出：[0.         0.11111111 0.22222222 0.33333333 0.44444444 0.55555556 0.66666667 0.77777778 0.88888889 1.        ]
print(step)  # 输出：0.1111111111111111

# 生成从0到1的等差数列，元素个数为10，并指定数据类型为float
arr = np.linspace(0, 1, 10, dtype=float)
print(arr)  # 输出：[0.         0.11111111 0.22222222 0.33333333 0.44444444 0.55555556 0.66666667 0.77777778 0.88888889 1.        ]

Output:

numpy arange vs linspace

3. numpy.arange vs numpy.linspace

虽然numpy.arange和numpy.linspace都可以用于生成等差数列，但在使用和结果上有一些重要的区别。

首先，numpy.arange是通过指定序列的起始值、终止值和步长来生成等差数列的，而numpy.linspace是通过指定序列的起始值、终止值和元素个数来生成等差数列的。这意味着，使用numpy.arange时，你需要知道步长，而使用numpy.linspace时，你需要知道元素个数。

其次，numpy.arange生成的等差数列不包含终止值，而numpy.linspace生成的等差数列默认包含终止值。这意味着，如果你需要生成的等差数列包含终止值，你应该使用numpy.linspace。

最后，numpy.linspace提供了一个retstep参数，可以返回步长。这在某些情况下可能会很有用。

下面是一些比较numpy.arange和numpy.linspace的示例代码：

import numpy as np

# 使用numpy.arange生成等差数列
arr1 = np.arange(0, 1, 0.1)
print(arr1)  # 输出：[0.  0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9]

# 使用numpy.linspace生成等差数列
arr2 = np.linspace(0, 1, 10, endpoint=False)
print(arr2)  # 输出：[0.  0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9]

# 比较两个等差数列
print(np.allclose(arr1, arr2))  # 输出：True

Output:

numpy arange vs linspace