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.

Параметры:
start - вещественное число
Число, которое является началом последовательности, которое равно base ** start (base в степени start).
stop - вещественное число
Число (base ** stop), которое является концом последовательности, если endpoint=True. Если endpoint=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 значение base ** stop включается в интервал и является последним. В противном случае base ** stop не входит в интервал. По умолчанию endpoint = 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.
Возвращает:
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.
Смотрите так же: arange, linspace, geomspace

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])