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 (base в степени start) и заканчивается base ** stop (см. endpoint ниже).

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

Изменено в версии 1.25.0: Теперь поддерживается нескалярное значение ‘base`.

Параметры:

startarray_like

начальное значение последовательности.

stoparray_like

конечное значение последовательности, если endpoint равно False. В противном случае значения распределяются по интервалу в логарифмическом пространстве, при этом все, кроме последнего (последовательность длиной num) возвращаются.

numцелое число, необязательно

Количество генерируемых выборок. По умолчанию 50.

endpointбулево, необязательно

Если True, stop является последней выборкой. В противном случае она не включается. По умолчанию True.

basearray_like, необязательно

Основание логарифмического пространства. Шаг между элементами в ln(samples) / ln(base) (или log_base(samples)) является равномерным. По умолчанию 10.0.

dtypedtype

Тип выходного массива. Если dtype не задан, тип данных определяется из start и stop. Выведенный тип никогда не будет целым числом; float выбирается, даже если аргументы создадут массив целых чисел.

axisцелое число, необязательно

Ось в результате, на которой хранятся выборки. Актуально только если start, stop или base являются массивоподобными. По умолчанию (0), выборки будут по новой оси, вставленной в начало. Используйте -1, чтобы получить ось в конце.

Введено в версии 1.16.0.

Возвращает:

samplesndarray

num выборок, равномерно распределённых на логарифмической шкале.

См. также

arange

Аналогично linspace, но с заданным шагом вместо количества выборок. Обратите внимание, что при использовании с плавающей точкой endpoint, конечная точка может или не может быть включена.

linspace

Аналогично logspace, но с выборками, равномерно распределёнными в линейном пространстве, а не в логарифмическом пространстве.

geomspace

Аналогично logspace, но с заданными конечными точками напрямую.

Как создать массивы с равномерно распределёнными значениями

Примечания

Если base — скаляр, logspace эквивалентен 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.        ])
>>> np.logspace(2.0, 3.0, num=4, base=[2.0, 3.0], axis=-1)
array([[ 4.        ,  5.0396842 ,  6.34960421,  8.        ],
       [ 9.        , 12.98024613, 18.72075441, 27.        ]])

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()