numpy.logspace
numpy.logspace(start, stop, num=50, endpoint=True, base=10.0, dtype=None)
Функция logspace() возвращает одномерный массив из указанного количества элементов, значения которых равномерно распределенны по логарифмической шкале внутри заданного интервала.
-
- start - вещественное число
- Число, которое является началом последовательности, которое равно
base ** start
(base
в степениstart
). - stop - вещественное число
- Число (
base ** stop
), которое является концом последовательности, еслиendpoint=True
. Еслиendpoint=False
то данное число не включается в интервал, при этом значение шага между элементами последовательности изменяется. - num - целое положительное число (необязательный)
- Определяет количество элементов последовательности. По умолчанию
num = 50
. - endpoint - True или False (необязательный)
- Если
endpoint = True
, то значениеbase ** stop
включается в интервал и является последним. В противном случаеbase ** stop
не входит в интервал. По умолчаниюendpoint = True
- base - вещественное число (необязательный)
- Основание логарифмической шкалы. По умолчанию
base = 10
. - dtype - тип данных NumPy (необязательный)
- Определяет тип данных выходного массива. Если этот параметр не указан, то он будет определен автоматически на основе других параметров.
-
- результат - массив NumPy
- Одномерный массив из указанного количества элементов, значения которых, в зависимости от значения параметра
ndpoint
равномерно распределенны по логарифмической шкале внутри закрытого ([base ** start, base ** stop]
) или полуоткрытого ([base ** start, base ** stop)
) интервала.
Примеры
>>> np.logspace(0, 3)
array([ 1. , 1.1513954 , 1.32571137, ..., 754.31200634,
868.51137375, 1000. ])
>>>
>>> np.logspace(0, 3, num = 10)
array([ 1. , 2.15443469, 4.64158883, 10. ,
21.5443469 , 46.41588834, 100. , 215.443469 ,
464.15888336, 1000. ])
>>>
>>> np.logspace(0, 3, num = 10, endpoint = False)
array([ 1. , 1.99526231, 3.98107171, 7.94328235,
15.84893192, 31.6227766 , 63.09573445, 125.89254118,
251.18864315, 501.18723363])
>>>
>>> np.logspace(0, 10, num = 10, base = 2)
array([1.00000000e+00, 2.16011948e+00, 4.66611616e+00, 1.00793684e+01,
2.17726400e+01, 4.70315038e+01, 1.01593667e+02, 2.19454460e+02,
4.74047853e+02, 1.02400000e+03])
>>>
>>> np.logspace(0, 10, num = 10, base = np.e)
array([1.00000000e+00, 3.03773178e+00, 9.22781435e+00, 2.80316249e+01,
8.51525577e+01, 2.58670631e+02, 7.85771994e+02, 2.38696456e+03,
7.25095809e+03, 2.20264658e+04])