在本教程中，我们将介绍 NumPy 库中 numpy.linspace() 函数的使用。该函数用于在指定区间内生成均匀分布的数字。它与 numpy.arange() 函数类似，唯一的区别在于它不是通过步长来指定间隔，而是通过 num 参数来指定区间内均匀分布的数字数量。
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numpy.linspace() 函数的语法如下：
numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)该函数接受以下参数：
要使用 numpy.linspace() 生成数组，你只需要传入起始值、结束值以及你想要的样本数量。以下是一个示例：
import numpy as np
a = np.linspace(0, 10, num=11)
print(a)这段代码的输出将是：
[ 0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.]要排除端点，我们只需将 endpoint 参数设置为 False。以下是一个示例：
b = np.linspace(0, 10, num=10, endpoint=False)
print(b)这段代码的输出将是：
[0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.]要返回 linspace() 生成的连续数字之间的步长或间距值，可以将 retstep 参数设置为 True。以下是一个示例：
c, step = np.linspace(0, 10, num=11, retstep=True)
print(c)
print(step)这段代码的输出将是：
[ 0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.]
1.0我们可以将 linspace() 与 matplotlib 结合使用来绘制图形。以下是一个示例：
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.show()这段代码的输出是一个简单的正弦波图形。
从较新版本的 NumPy 开始，linspace() 支持非标量值作为起始和结束参数。以下是一个示例：
start = np.array([0, 1, 2])
end = np.array([6, 7, 8])
d = np.linspace(start, end, num=5, axis=1)
print(d)这段代码的输出是：
[[0. 1.5 3. 4.5 6. ]
[1. 2.5 4. 5.5 7. ]
[2. 3.5 5. 6.5 8. ]]在本教程中，我们演示了 NumPy 库中 numpy.linspace() 函数的使用。我们介绍了语法、各种参数以及多个示例。通过掌握这些知识，你现在可以快速高效地生成均匀分布的数组。
