在 Numpy 中返回对数尺度上等距的数字并设置底数
numpyserver side programmingprogramming更新于 2025/9/2 4:07:17
要返回对数尺度上等距的数字，请使用 Python Numpy 中的 numpy.logspace() 方法。第一个参数是"start"，即序列的起始。第二个参数是"end"，即序列的结束。第三个参数是"num"，即要生成的样本数。默认值为 50。第四个参数是"base"，即对数空间的底数。ln(samples) / ln(base)(或 log_base(samples))中元素之间的步长是均匀的。
在线性空间中，序列从底数 ** start(底数的起始幂)开始，到底数 ** stop(参见下文的端点)结束。 start 是底数 ** start 是序列的起始值。stop 是底数 ** stop 是序列的最终值，除非 endpoint 为 False。在这种情况下，num + 1 个值将分布在对数空间的区间内，除最后一个值外，所有值都会被返回。对数空间的底数。ln(samples) / ln(base)(或 log_base(samples))中元素之间的步长是均匀的。默认值为 10.0。
结果中用于存储样本的轴。仅当 start 或 stop 为数组类型时才相关。默认情况下 (0)，样本将沿着插入到开头的新轴进行。使用 -1 可在末尾获取一个轴。
步骤
首先，导入所需的库 −
import numpy as np
要返回对数刻度上等距的数字，请使用 numpy.logspace() 方法。第一个参数是"start"，即序列的起始位置 −
arr = np.logspace(10.0, 20.0, num = 3, base = 2.0)
print("数组...
", arr)
获取数组类型 −
print("
类型...
", arr.dtype)
获取数组的维度 −
print("
维度...
",arr.ndim)
获取数组的形状 −
print("
形状...
",arr.shape)
获取元素数量 −
print("
元素数量...
",arr.size)
示例
import numpy as np
# 要返回对数尺度上等距的数字，请使用 Python Numpy 中的 numpy.logspace() 方法。
# 第一个参数是"start"，即序列的起始位置。
# 第二个参数是"end"，即序列的结束位置。
# 第三个参数是"num"，即要生成的样本数。默认值为 50。
# 第四个参数是"base"，即对数空间的底数。
# ln(samples) / ln(base)(或 log_base(samples))中元素之间的步长是均匀的。默认值为 10.0。
arr = np.logspace(10.0, 20.0, num = 3, base = 2.0)
print("数组...
", arr)
# 获取数组类型
print("
类型...
", arr.dtype)
# 获取数组的维度
print("
维度...
",arr.ndim)
# 获取数组的形状
print("
形状...
",arr.shape)
# 获取元素数量
print("
元素数量...
",arr.size)
输出
数组... [1.024000e+03 3.276800e+04 1.048576e+06] 类型... float64 维度 ... 1 形状... (3,) 元素数量... 3
