numpy.linspace

numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)

Функция linspace() возвращает одномерный массив из указанного количества элементов, значения которых равномерно распределенны внутри заданного интервала.

Параметры:
start - число
Число, которое является началом последовательности.
stop - число
Число, которое является концом последовательности, если endpoint=True. Если endpoint=False то данное число не включается в интервал, при этом значение шага между элементами последовательности изменяется.
num - целое положительное число (необязательный)
Определяет количество элементов последовательности. По умолчанию num = 50.
endpoint - True или False (необязательный)
Если endpoint = True, то значение stop включается в интервал и является последним. В противном случае stop не входит в интервал. По умолчанию endpoint = True
retstep - True или False (необязательный)
Если retstep = True, то будет возвращено значение шага между элементами.
dtype - тип данных NumPy (необязательный)
Определяет тип данных выходного массива. Если этот параметр не указан, то он будет определен автоматически на основе других параметров.
Возвращает:
результат - массив NumPy
Одномерный массив из указанного количества элементов, значения которых, в зависимости от значения параметра endpoint равномерно распределенны внутри закрытого ([start, stop]) или полуоткрытого ([start, stop)) интервала.
шаг - вещественное число (необязательно)
Значение шага между элементами. Возвращается только в том случае, если retstep = True.
Смотрите так же: arange, logspace, geomspace

Примеры

>>> np.linspace(0, 1)
array([0.        , 0.02040816, 0.04081633, ..., 0.95918367, 0.97959184,
       1.        ])
>>> 
>>> np.linspace(0, 1, num = 5)
array([0.  , 0.25, 0.5 , 0.75, 1.  ])
>>> 
>>> np.linspace(0, 1, num = 5, endpoint = False)
array([0. , 0.2, 0.4, 0.6, 0.8])
>>> 
>>> np.linspace(0, 1, num = 5, endpoint = False, retstep = True)
(array([0. , 0.2, 0.4, 0.6, 0.8]), 0.2)
>>>
>>>
>>> #  На равные промежутки можно разбивать
>>> #  интервалы комплексных чисел:
>>> x = np.linspace(0+0j, 4+4j, 5)
>>> x
array([0.+0.j, 1.+1.j, 2.+2.j, 3.+3.j, 4.+4.j])