np.linspace 和 np.arange 有什么区别？
What is the difference between np.linspace and np.arange?
我一直用np.arange。我最近遇到了 np.linspace。我想知道它们之间到底有什么区别...查看它们的文档：
Return evenly spaced values within a given interval.
Return evenly spaced numbers over a specified interval.
我能看到的唯一区别是 linspace 有更多选项...比如选择包含最后一个元素。
您会推荐这两者中的哪一个，为什么？在哪些情况下 np.linspace 更好？
np.linspace 允许您定义获得多少个值，包括指定的最小值和最大值。它推断步长：
>>> np.linspace(0,1,11)
array([0. , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1. ])
np.arange 允许您定义步长并推断步数（您获得的值的数量）。
>>> np.arange(0,1,.1)
array([0. , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9])
来自user2357112的贡献：
np.arange 排除最大值，除非舍入误差使它不这样做。
例如，由于四舍五入出现以下结果：
>>> numpy.arange(1, 1.3, 0.1)
array([1. , 1.1, 1.2, 1.3])
您可以使用 endpoint=False:
排除 stop 值（在我们的例子中是 1.3）
>>> numpy.linspace(1, 1.3, 3, endpoint=False)
array([1. , 1.1, 1.2])
我一直用np.arange。我最近遇到了 np.linspace。我想知道它们之间到底有什么区别...查看它们的文档：
Return evenly spaced values within a given interval.
Return evenly spaced numbers over a specified interval.
我能看到的唯一区别是 linspace 有更多选项...比如选择包含最后一个元素。
您会推荐这两者中的哪一个，为什么？在哪些情况下 np.linspace 更好？
np.linspace 允许您定义获得多少个值，包括指定的最小值和最大值。它推断步长：
>>> np.linspace(0,1,11)
array([0. , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1. ])
np.arange 允许您定义步长并推断步数（您获得的值的数量）。
>>> np.arange(0,1,.1)
array([0. , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9])
来自user2357112的贡献：
np.arange 排除最大值，除非舍入误差使它不这样做。
例如，由于四舍五入出现以下结果：
>>> numpy.arange(1, 1.3, 0.1)
array([1. , 1.1, 1.2, 1.3])
您可以使用 endpoint=False:
stop 值（在我们的例子中是 1.3）
>>> numpy.linspace(1, 1.3, 3, endpoint=False)
array([1. , 1.1, 1.2])