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如下所示：
numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)
start：起始值 stop：结束值
num：生成的个数
endpoint True:包含 False：不包含 默认True
restep：显示相邻两数之差 默认不显示
dtype: 输出类型 默认不显示
同时，arange 是通过设置样本之间的差值来生成数组的。
import numpy as np x1 = np.linspace(2.0, 3.0, num=5) print x1 x2 = np.linspace(2.0, 3.0, num=5, endpoint=False) print x2 x3 = np.linspace(2.0, 3.0, num=5, retstep=True) print x3
结果：
[ 2. 2.25 2.5 2.75 3. ] [ 2. 2.2 2.4 2.6 2.8] (array([ 2. , 2.25, 2.5 , 2.75, 3. ]), 0.25)
图示：
import numpy as np 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") plt.plot(x2, y + 0.5, 'o') plt.ylim([-0.5, 1]) plt.show()
以上这篇numpy.linspace 生成等差数组的方法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。
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这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。
一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。
另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
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