numpy arange vs linspace

在Python的numpy库中，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，但在实际使用中，它们的行为和结果可能会有所不同。本文将详细介绍这两个函数的区别，并通过示例代码进行说明。

numpy.arange

numpy.arange是一个用于生成等差数列的函数，它的基本语法如下：

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

其中，start是数列的起始值，stop是数列的结束值，step是数列的步长，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。

以下是一些使用numpy.arange的示例代码：

import numpy as np

# 生成从0开始，步长为1的数列，直到但不包括5
arr = np.arange(5)
print(arr)  # 输出：[0 1 2 3 4]

# 生成从1开始，步长为2的数列，直到但不包括9
arr = np.arange(1, 9, 2)
print(arr)  # 输出：[1 3 5 7]

# 生成从0开始，步长为0.1的数列，直到但不包括1
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]

Output:

numpy arange vs linspace

需要注意的是，numpy.arange的结束值是不包含在内的，即生成的数列中不会包含stop的值。

numpy.linspace

numpy.linspace也是一个用于生成等差数列的函数，但与numpy.arange不同，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是数列的起始值，stop是数列的结束值，num是数列中元素的数量，endpoint指定是否包含结束值，retstep指定是否返回步长，dtype是输出数组的数据类型，axis指定沿哪个轴创建数列。

以下是一些使用numpy.linspace的示例代码：

import numpy as np

# 生成从0开始，到5结束，包含5个元素的数列
arr = np.linspace(0, 5, 5)
print(arr)  # 输出：[0.   1.25 2.5  3.75 5.  ]

# 生成从1开始，到9结束，包含5个元素的数列
arr = np.linspace(1, 9, 5)
print(arr)  # 输出：[1. 3. 5. 7. 9.]

# 生成从0开始，到1结束，包含10个元素的数列，不包含结束值
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]

Output:

numpy arange vs linspace

需要注意的是，numpy.linspace的结束值默认是包含在内的，即生成的数列中会包含stop的值。如果不希望包含结束值，可以将endpoint参数设置为False。

numpy.arange vs numpy.linspace

虽然numpy.arange和numpy.linspace都可以生成等差数列，但在实际使用中，它们有以下几个主要的区别：

numpy.arange通过指定步长来生成数列，而numpy.linspace通过指定元素数量来生成数列。
numpy.arange的结束值默认不包含在数列中，而numpy.linspace的结束值默认包含在数列中。
numpy.arange的步长可以是任意实数，而numpy.linspace的元素数量必须是整数。

以下是一些比较numpy.arange和numpy.linspace的示例代码：

import numpy as np

# 使用numpy.arange生成从0开始，步长为1的数列，直到但不包括5
arr1 = np.arange(5)
print(arr1)  # 输出：[0 1 2 3 4]

# 使用numpy.linspace生成从0开始，到4结束，包含5个元素的数列
arr2 = np.linspace(0, 4, 5)
print(arr2)  # 输出：[0. 1. 2. 3. 4.]

# 使用numpy.arange生成从0开始，步长为0.1的数列，直到但不包括1
arr3 = np.arange(0, 1, 0.1)
print(arr3)  # 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生成从0开始，到0.9结束，包含10个元素的数列
arr4 = np.linspace(0, 0.9, 10)
print(arr4)  # 输出：[0.  0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9]

Output:

numpy arange vs linspace