numpy.geomspace

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

Возвращает числа, равномерно распределенные по логарифмической шкале (геометрическая прогрессия).

Это аналогично logspace, но с заданными конечными значениями. Каждое выходное значение является постоянным кратным предыдущего.

Изменено в версии 1.16.0: Теперь поддерживаются нескалярные start и stop.

Параметры:

start : array_like Начальное значение последовательности. stop : array_like Конечное значение последовательности, если endpoint не равно False. В этом случае num + 1 значения распределены по интервалу в логарифмической шкале, из которых все, кроме последнего (последовательность длиной num) возвращаются. num : integer, optional Количество генерируемых выборок. По умолчанию 50. endpoint : boolean, optional Если True, stop является последней выборкой. В противном случае она не включается. По умолчанию True. dtype : dtype Тип выходного массива. Если dtype не задан, тип данных выводится из других входных аргументов. axis : int, optional Ось в результате, для хранения выборок. Актуально только если start или stop являются массивоподобными. По умолчанию (0), образцы будут вдоль новой оси, вставленной в начале. Используйте -1, чтобы получить ось в конце. Добавлен в версии 1.16.0.

Возвращает:

samples : ndarray num выборок, равномерно распределенных по логарифмической шкале.

См. также

logspace

Аналогично geomspace, но конечные значения задаются с помощью log и base.

linspace

Аналогично geomspace, но с арифметической, а не геометрической прогрессией.

arange

Аналогично linspace, но с шагом вместо количества выборок.

Примечания

Если входные данные или тип данных — комплексные, выход будет следовать логарифмической спирали в комплексной плоскости. (Существует бесконечное количество спиралей, проходящих через две точки; выход будет следовать 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 вышеизложенное 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:

>>> 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])

Графическое изображение 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')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.semilogx(np.geomspace(1, 1000, N, endpoint=False), y + 2, 'o')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.axis([0.5, 2000, 0, 3])
[0.5, 2000, 0, 3]
>>> plt.grid(True, color='0.7', linestyle='-', which='both', axis='both')
>>> plt.show()