numpy.geomspace
-
numpy.geomspace(start, stop, num=50, endpoint=True, dtype=None)[source] -
Возвращает числа, равномерно распределённые на логарифмической шкале (геометрическая прогрессия).
Это аналогично
logspace, но с заданными непосредственно конечными значениями. Каждая выходная выборка является постоянной кратной предыдущей.Параметры: start : скаляр
Начальное значение последовательности.
stop : скаляр
Конечное значение последовательности, если
endpointравно False. В этом случае значенияnum + 1распределяются по интервалу в логарифмическом пространстве, при этом все, кроме последнего (последовательность длинойnum), возвращаются.num : целое число, необязательно
Количество выборок для генерации. По умолчанию 50.
endpoint : булево, необязательно
Если True,
stopявляется последней выборкой. В противном случае она не включается. По умолчанию True.dtype : dtype
Тип выходного массива. Если
dtypeне задан, тип данных определяется из других входных аргументов.Возвращает: samples : ndarray
numвыборок, равномерно распределённых на логарифмической шкале.См. также
Примечания
Если входные данные или тип данных являются комплексными, выходной результат будет следовать логарифмической спирали в комплексной плоскости. (Существует бесконечное число спиралей, проходящих через две точки; выход будет следовать по кратчайшему такому пути.)
Примеры
>>> 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.])
Обратите внимание, что вышеуказанное может не давать точных целых чисел:
>>> 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])
Разрешены отрицательные, убывающие и комплексные входные данные:
>>> geomspace(1000, 1, num=4) array([ 1000., 100., 10., 1.]) >>> geomspace(-1000, -1, num=4) array([-1000., -100., -10., -1.]) >>> geomspace(1j, 1000j, num=4) # Straight line array([ 0. +1.j, 0. +10.j, 0. +100.j, 0.+1000.j]) >>> geomspace(-1+0j, 1+0j, num=5) # Circle array([-1.00000000+0.j , -0.70710678+0.70710678j, 0.00000000+1.j , 0.70710678+0.70710678j, 1.00000000+0.j ])Графическая иллюстрация параметра
endpoint:>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> 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()
© 2008–2017 NumPy Developers
Licensed under the NumPy License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.12.0/reference/generated/numpy.geomspace.html