linspace可以用来实现相同间隔的采样;
numpy.linspace(start,stop,num=50,endpoint=True,retstep=False, dtype=None)
返回num均匀分布的样本,在[start, stop]。
Parameters(参数):
start : scalar(标量) The starting value of the sequence(序列的起始点).
stop : scalar 序列的结束点,除非endpoint被设置为False,在这种情况下, the sequence consists of all but the last of num + 1 evenly spaced samples(该序列包括所有除了最后的num+1上均匀分布的样本(感觉这样翻译有点坑)), 以致于stop被排除.当endpoint is False的时候注意步长的大小(下面有例子).
num : int, optional(可选), 生成的样本数,默认是50。必须是非负。
endpoint : bool, optional, 如果是真,则一定包括stop,如果为False,一定不会有stop
retstep : bool, optional If True, return (samples, step), where step is the spacing between
samples.(看例子)
dtype : dtype, optional The type of the output array. If dtype is not given, infer the data type from the other input arguments(推断这个输入用例从其他的输入中). New in version 1.9.0.
Returns:
samples : ndarray
There are num equally spaced samples in the closed
interval [start, stop] or the half-open
interval [start, stop) (depending on whether endpoint is True or False).
step : float(只有当retstep设置为真的时候才会存在)
Only returned if retstep is True
Size of spacing between samples.
当endpoint被设置为False的时候
import numpy as np
np.linspace(1, 10, 10)
array([ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10.])
np.linspace(1, 10, 10, endpoint = False)
array([ 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]: (array([ 1. , 1.9, 2.8, 3.7, 4.6, 5.5, 6.4, 7.3, 8.2, 9.1]), 0.9)
官网的例子Examples
> np.linspace(2.0, 3.0, num=5) array([ 2. , 2.25, 2.5 , 2.75, 3. ]) > np.linspace(2.0, 3.0, num=5, endpoint=False) array([ 2. , 2.2, 2.4, 2.6, 2.8]) > np.linspace(2.0, 3.0, num=5, retstep=True) (array([ 2. , 2.25, 2.5 , 2.75, 3. ]), 0.25)
Graphical illustration:
> import matplotlib.pyplot as plt > N = 8 > y = np.zeros(N) > x1 = np.linspace(0, 10, N, endpoint=True) > x2 = np.linspace(0, 10, N, endpoint=False) > plt.plot(x1, y, 'o') [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>] > plt.plot(x2, y + 0.5, 'o') [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>] > plt.ylim([-0.5, 1]) (-0.5, 1) > plt.show()
以上这篇python numpy库linspace相同间隔采样的实现就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
更新日志
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- 王思雨《喜马拉雅HQ》头版限量编号[WAV+CUE]
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