numpy.logspace
- numpy.logspace(start, stop, num=50, endpoint=True, base=10.0, dtype=None, axis=0)[source]
-
Возвращает числа, равномерно распределённые на логарифмической шкале.
В линейном пространстве последовательность начинается с
base ** start(baseв степениstart) и заканчиваетсяbase ** stop(см.endpointниже).Изменено в версии 1.16.0: Теперь поддерживаются нескалярные
startиstop.- Параметры
-
- startarray_like
-
base ** start— начальное значение последовательности. - stoparray_like
-
base ** stop— конечное значение последовательности, еслиendpointравно False. В этом случае значенияnum + 1распределяются по интервалу в логарифмическом пространстве, из которых все, кроме последнего (последовательность длинойnum), возвращаются. - numцелое число, необязательно
-
Количество генерируемых выборок. По умолчанию 50.
- endpointбулево значение, необязательно
-
Если True,
stop— последняя выборка. В противном случае она не включается. По умолчанию True. - basearray_like, необязательно
-
Основание логарифмического пространства. Шаг между элементами в
ln(samples) / ln(base)(илиlog_base(samples)) является равномерным. По умолчанию 10.0. - dtypedtype
-
Тип выходного массива. Если
dtypeне задан, тип данных определяется поstartиstop. Выведенный тип никогда не будет целым;floatвыбирается, даже если аргументы создали бы массив целых чисел. - axisint, необязательно
-
Ось в результате, на которой будут храниться выборки. Актуально только если start или stop являются массивоподобными. По умолчанию (0) выборки будут по новой оси, вставленной в начало. Используйте -1, чтобы получить ось в конце.
Новое в версии 1.16.0.
- Возвращает
-
- samplesndarray
-
numвыборок, равномерно распределённых на логарифмической шкале.
См. также
arange-
Аналогично linspace, но шаг указывается вместо количества выборок. Обратите внимание, что при использовании с плавающей точкой endpoint, endpoint может быть включён или не включён.
linspace-
Аналогично logspace, но выборки равномерно распределены в линейном пространстве, а не в логарифмическом.
geomspace-
Аналогично logspace, но конечные точки задаются непосредственно.
Примечания
Logspace эквивалентно коду
>>> y = np.linspace(start, stop, num=num, endpoint=endpoint) ... >>> power(base, y).astype(dtype) ...
Примеры
>>> np.logspace(2.0, 3.0, num=4) array([ 100. , 215.443469 , 464.15888336, 1000. ]) >>> np.logspace(2.0, 3.0, num=4, endpoint=False) array([100. , 177.827941 , 316.22776602, 562.34132519]) >>> np.logspace(2.0, 3.0, num=4, base=2.0) array([4. , 5.0396842 , 6.34960421, 8. ])
Графическая иллюстрация:
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> N = 10 >>> x1 = np.logspace(0.1, 1, N, endpoint=True) >>> x2 = np.logspace(0.1, 1, N, endpoint=False) >>> y = np.zeros(N) >>> plt.plot(x1, y, 'o') [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>] >>> plt.plot(x2, y + 0.5, 'o') [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>] >>> plt.ylim([-0.5, 1]) (-0.5, 1) >>> plt.show()
© 2005–2022 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://numpy.org/doc/1.21/reference/generated/numpy.logspace.html