1）np.geomspace()函數

????????與linspaces函數類同，linspaces是產生一個序列，該序列等差；np.geomspace是產生一個序列，對該序列取對數后，構成等差數列。

numpy.geomspace(start, stop, num=50, endpoint=True, dtype=None, axis=0)[source]

返回數字以對數刻度（幾何級數）均勻分布。

2）參數解釋

參數 ：	start?：array_like 序列的起始值。 stop?：array_like 序列的最終值，除非端點為False。 在這種情況下， num + 1值在對數空間的間隔內間隔開， 返回除最后一個（長度為num的序列）外的所有值。 num?：integer, 可選 要生成的樣本數。 默認值為50。 endpoint?：boolean, 可選 如果為true，則停止是最后一個樣本。 ?否則，不包括在內。 默認值為True。 dtype?：dtype 輸出數組的類型。 如果未給出dtype， 則從其他輸入參數推斷數據類型。 axis?：int, 可選 結果中的軸用于存儲樣本。 ?僅當start或stop類似于數組時才相關。 ?默認情況下為（0），樣本將沿著在開始處插入的新軸。 ?使用-1來獲得軸的末端。 1.16.0版中的新功能。
返回值 ：	samples?：ndarray num個samples，以對數刻度等距分布。

3 例子

>>> np.geomspace(1, 1000, num=4) array([ 1., 10., 100., 1000.]) >>> np.geomspace(1, 1000, num=3, endpoint=False) array([ 1., 10., 100.]) >>> np.geomspace(1, 1000, num=4, endpoint=False) array([ 1. , 5.62341325, 31.6227766 , 177.827941 ]) >>> np.geomspace(1, 256, num=9) array([ 1., 2., 4., 8., 16., 32., 64., 128., 256.])

請注意，以上可能不會產生確切的整數：

>>> np.geomspace(1, 256, num=9, dtype=int) array([ 1, 2, 4, 7, 16, 32, 63, 127, 256]) >>> np.around(np.geomspace(1, 256, num=9)).astype(int) array([ 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256])

僅作參考：遞減和復雜的輸入：

>>> np.geomspace(1000, 1, num=4) array([1000., 100., 10., 1.]) >>> np.geomspace(-1000, -1, num=4) array([-1000., -100., -10., -1.]) >>> np.geomspace(1j, 1000j, num=4) # Straight line array([0. +1.j, 0. +10.j, 0. +100.j, 0.+1000.j]) >>> np.geomspace(-1+0j, 1+0j, num=5) # Circle array([-1.00000000e+00+1.22464680e-16j, -7.07106781e-01+7.07106781e-01j,6.12323400e-17+1.00000000e+00j, 7.07106781e-01+7.07106781e-01j,1.00000000e+00+0.00000000e+00j])

4 圖形化顯示

注意函數

• np.semilogx()的意義
• plt.axis([0.5, 2000, 0, 3])
• plt.grid(True, color='0.7', linestyle='-', which='both', axis='both')

參考代碼

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np N = 10 y = np.zeros(N) plt.semilogx(np.geomspace(1, 1000, N, endpoint=True), y + 1, 'o') plt.semilogx(np.geomspace(1, 1000, N, endpoint=False), y + 2, 'o')plt.axis([0.5, 2000, 0, 3])plt.grid(True, color='0.7', linestyle='-', which='both', axis='both') plt.show()

《新程序員》：云原生和全面數字化實踐50位技術專家共同創作，文字、視頻、音頻交互閱讀

總結

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

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。