numpy.linspace函数具体使用详解

何川

发布时间：2026-10-13 | 1人浏览过

原创

本文详细解析Python中numpy库的linspace函数，涵盖start、stop、num、endpoint等核心参数的具体用法。通过对比arange与logspace，结合代码示例演示如何生成均匀分布的数值序列，并深入讲解endpoint=False及retstep=True时的特殊行为，帮助开发者高效进行数据预处理与科学计算。

numpy.linspace函数基本语法与参数说明

numpy.linspace函数的标准调用格式为：numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)。

该函数的主要作用是在指定的起始值和结束值之间，生成一组均匀间隔的数字序列。

函数返回num个在区间[start, stop]内均匀分布的样本点。

需要注意的是，该区间是否包含端点stop，取决于endpoint参数的设置，默认情况下端点是可以被包含或排除的。

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.

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.

与arange及logspace的对比

endpoint=False与retstep=True的高级用法

当将endpoint参数设置为False时，生成的序列将不包含stop值，此时步长的计算方式会发生变化。


>>> 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)

官方代码示例与图形化演示

以下是官网提供的具体使用示例。

代码示例如下。


>>> >>> 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)

图形化展示对比了包含端点与不包含端点的区别。


>>> >>> 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()