一、一維度函數，np.linspace();

1）先看：

exp = np.linspace(2.0, 3.0, num=5, endpoint=True)
print(exp)

>> array([2.? , 2.25, 2.5 , 2.75, 3.? ])

exp = np.linspace(2.0, 3.0, num=5, endpoint=False)
print(exp)
>> array([2. ,? 2.2,? 2.4,? 2.6,? 2.8])
結論：endpoint=True（False）決定是否將終點計入。

2）再看，回傳間隙值
exp，gap = np.linspace(2.0, 3.0, num=5, retstep=True)

print(exp,gap)

>> [2. ? 2.25 2.5 ?2.75 3. ?] 0.25

二、對np.linspace()進行轉置

x_vals = np.linspace(0, 10, 5)?

x_vals_column = np.transpose(np.matrix(x_vals))

print(x_vals)?

print(x_vals_column )??

>> [ 0. ? 2.5 ?5. ? 7.5 10. ]
>>[[ 0. ]
?[ 2.5]
?[ 5. ]
?[ 7.5]
?[10. ]]

? ? 可見，以上操作，將一個行向量轉化成列向量。

三、 np.column_stack合并列向量

x_vals = np.linspace(0, 10, 5)?
x_vals_column = np.transpose(np.matrix(x_vals))
x_zeros = np.ones((5,1))
pts = np.column_stack((x_vals_column , x_zeros ))

print(pts)

>>[[ 0. ? 1. ]
?[ 2.5 ?1. ]
?[ 5. ? 1. ]
?[ 7.5 ?1. ]
?[10. ? 1. ]]

四、 np.row_stack合并列向量

x_vals = np.linspace(0, 10, 5)?
x_vals_column = np.transpose(np.matrix(x_vals))
x_zeros = np.ones((5,1))
pts = np.row_stack((x_vals_column , x_zeros ))

>>[[ 0. ]
?[ 2.5]
?[ 5. ]
?[ 7.5]
?[10. ]
?[ 1. ]
?[ 1. ]
?[ 1. ]
?[ 1. ]
?[ 1. ]]

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python知识：numpy的维度之变的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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