np.linspace 和 np.arange 有什么区别？

我一直用np.arange。我最近遇到np.linspace。我想知道它们之间到底有什么区别......查看他们的文档：

np.arange https://numpy.org/doc/1.18/reference/generated/numpy.arange.html:

返回给定间隔内均匀分布的值。

np.linspace https://numpy.org/devdocs/reference/generated/numpy.linspace.html:

返回指定间隔内均匀分布的数字。

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？在哪些情况下是np.linspace优越的？

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。它推断出步长：

>>> 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])

捐款来自用户2357112 https://stackoverflow.com/users/2357112/user2357112-supports-monica:

np.arange排除最大值，除非舍入误差导致不这样做。

例如，由于舍入误差而出现以下结果：

>>> numpy.arange(1, 1.3, 0.1)
array([1. , 1.1, 1.2, 1.3])

您可以排除stop值（在我们的例子中为 1.3）使用endpoint=False:

>>> numpy.linspace(1, 1.3, 3, endpoint=False)
array([1. , 1.1, 1.2])