在 Numpy 中返回等距的几何级数
numpyserver side programmingprogramming更新于 2025/9/2 3:52:17
要返回等距的几何级数，请使用 Python Numpy 中的 numpy.geomspace() 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。
start 是序列的起始值。stop 是序列的最终值，除非 endpoint 为 False。在这种情况下，num + 1 个值以对数空间中的间隔分布，除最后一个(长度为 num 的序列)之外的所有值都会返回。如果 endpoint 为 True，则 stop 是最后一个样本。否则，不包含最后一个样本。默认值为 True。
结果中用于存储样本的轴。仅当起始或终止类型为数组时才相关。默认值 (0) 表示样本将沿着起始处插入的新轴进行。使用 -1 表示在结尾处插入新轴。
步骤
首先，导入所需的库 −
import numpy as np
返回等距的几何级数数字，使用 numpy.geomspace() 方法 −
arr = np.geomspace(150, 500)
print("数组...
", arr)
获取类型 −
print("
类型...
", arr.dtype)
获取维度 −
print("
维度...
",arr.ndim)
获取形状 −
print("
形状...
",arr.shape)
获取元素数量 −
print("
元素数量...
",arr.size)
示例
import numpy as np
# 要返回等比数列中等距的数字，请使用 Python Numpy 中的 numpy.geomspace() 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，即要生成的样本数量。默认值为 50。
arr = np.geomspace(150, 500)
print("数组...
", arr)
# 获取类型
print("
类型...
", arr.dtype)
# 获取维度
print("
维度...
",arr.ndim)
# 获取形状
print("
形状...
",arr.shape)
# 获取元素数量
print("
元素数量...
",arr.size)
输出
数组... [150. 153.73128376 157.55538405 161.47460969 165.49132695 169.60796096 173.82699717 178.15098285 182.58252864 187.12431014 191.77906948 196.549617 201.43883296 206.44966927 211.58515126 216.84837953 222.24253178 227.77086478 233.43671631 239.24350717 245.19474326 251.29401769 257.54501294 263.95150311 270.51735616 277.24653628 284.14310628 291.21123 298.4551749 305.87931455 313.48813135 321.28621918 329.2782862 337.46915768 345.86377894 354.46721829 363.28467013 372.32145807 381.58303815 391.07500211 400.80308081 410.77314766 420.99122217 431.46347358 442.19622461 453.19595523 464.46930662 476.02308517 487.86426656 500. ] 类型... float64 维度... 1 形状... (50,) 元素数量... 50
