numpy.geomspace
-
numpy.geomspace(start, stop, num=50, endpoint=True, dtype=None, axis=0)[source] -
Возвращает числа, равномерно распределённые на 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
startиstop.- Параметры
-
-
startarray_like -
Начальное значение последовательности.
-
stoparray_like -
Конечное значение последовательности, если
endpointравно False. В этом случае значенияnum + 1равномерно распределяются по интервалу в логарифмической шкале, при этом все значения, кроме последнего (последовательность длинойnum) возвращаются. -
numinteger, optional -
Количество генерируемых выборок. По умолчанию 50.
-
endpointboolean, optional -
Если True,
stopявляется последним значением выборки. В противном случае оно не включается. По умолчанию True. -
dtypedtype -
Тип выходного массива. Если
dtypeне задан, тип данных определяется из других входных аргументов. -
axisint, optional -
Ось в результирующем массиве, на которой хранятся выборки. Актуально только если start или stop являются массивоподобными. По умолчанию (0), выборки будут вдоль новой оси, добавленной в начало. Используйте -1, чтобы получить ось в конце.
Введено в версии 1.16.0.
-
- Возвращает
-
-
samplesndarray -
numвыборок, равномерно распределённых на логарифмической шкале.
-
См. также
Примечания
Если входные данные или тип данных являются комплексными, выход будет следовать логарифмической спирали в комплексной плоскости. (Существует бесконечное количество 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])
Допускаются отрицательные, убывающие и комплексные входные значения:
>>> 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])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') [<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()
© 2005–2020 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://numpy.org/doc/1.19/reference/generated/numpy.geomspace.html