Python numpy geomspace用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.geomspace 的用法。

用法:

numpy.geomspace(start, stop, num=50, endpoint=True, dtype=None, axis=0)

返回在对数尺度上均匀分布的数字(几何级数)。

这类似于 logspace ，但直接指定端点。每个输出样本都是前一个的常数倍。

参数：

start： array_like

序列的起始值。

stop： array_like

序列的最终值，除非端点是假的。在这种情况下，num + 1值在log-space 中的间隔上隔开，其中除了最后一个(长度序列数) 被退回。

num： 整数，可选

要生成的样本数。默认值为 50。

endpoint： 布尔值，可选

如果为真，则停止是最后一个样本。否则，不包括在内。默认为真。

dtype： 类型

输出数组的类型。如果numpy.dtype没有给出，数据类型是从开始和停止.推断的 dtype 永远不会是整数；float即使参数会产生一个整数数组，也会被选中。

axis： 整数，可选

结果中用于存储样本的轴。仅当开始或停止类似于数组时才相关。默认情况下 (0)，样本将沿着在开头插入的新轴。使用 -1 在末端获取轴。

返回：

samples： ndarray

num 个样本，在对数刻度上等距分布。

注意：

如果输入或 dtype 很复杂，则输出将遵循复平面中的对数螺旋。 (通过两个点的螺旋数是无限的；输出将遵循最短的这样的路径。)

例子：

>>> np.geomspace(1, 1000, num=4)
array([    1.,    10.,   100.,  1000.])
>>> np.geomspace(1, 1000, num=3, endpoint=False)
array([   1.,   10.,  100.])
>>> np.geomspace(1, 1000, num=4, endpoint=False)
array([   1.        ,    5.62341325,   31.6227766 ,  177.827941  ])
>>> np.geomspace(1, 256, num=9)
array([   1.,    2.,    4.,    8.,   16.,   32.,   64.,  128.,  256.])

请注意，上面可能不会产生精确的整数：

>>> np.geomspace(1, 256, num=9, dtype=int)
array([  1,   2,   4,   7,  16,  32,  63, 127, 256])
>>> np.around(np.geomspace(1, 256, num=9)).astype(int)
array([  1,   2,   4,   8,  16,  32,  64, 128, 256])

允许负数、递减和复数输入：

>>> np.geomspace(1000, 1, num=4)
array([1000.,  100.,   10.,    1.])
>>> np.geomspace(-1000, -1, num=4)
array([-1000.,  -100.,   -10.,    -1.])
>>> np.geomspace(1j, 1000j, num=4)  # Straight line
array([0.   +1.j, 0.  +10.j, 0. +100.j, 0.+1000.j])
>>> np.geomspace(-1+0j, 1+0j, num=5)  # Circle
array([-1.00000000e+00+1.22464680e-16j, -7.07106781e-01+7.07106781e-01j,
        6.12323400e-17+1.00000000e+00j,  7.07106781e-01+7.07106781e-01j,
        1.00000000e+00+0.00000000e+00j])

端点参数Map解：

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> N = 10
>>> y = np.zeros(N)
>>> plt.semilogx(np.geomspace(1, 1000, N, endpoint=True), y + 1, 'o')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.semilogx(np.geomspace(1, 1000, N, endpoint=False), y + 2, 'o')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.axis([0.5, 2000, 0, 3])
[0.5, 2000, 0, 3]
>>> plt.grid(True, color='0.7', linestyle='-', which='both', axis='both')
>>> plt.show()