Python numpy logspace用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.logspace 的用法。

用法:

numpy.logspace(start, stop, num=50, endpoint=True, base=10.0, dtype=None, axis=0)

返回在对数刻度上均匀分布的数字。

在线性空间中，序列开始于base ** start(根据的力量开始) 并以base ** stop(参考端点以下)。

参数：

start： array_like

base ** start 是序列的起始值。

stop： array_like

base ** stop是序列的最终值，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。

base： 数组，可选

日志空间的基础。 ln(samples) / ln(base)(或log_base(samples))中元素之间的步长是统一的。默认值为 10.0。

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.推断的类型永远不会是整数；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：

日志空间相当于代码

>>> y = np.linspace(start, stop, num=num, endpoint=endpoint)
... 
>>> power(base, y).astype(dtype)
...

例子：

>>> np.logspace(2.0, 3.0, num=4)
array([ 100.        ,  215.443469  ,  464.15888336, 1000.        ])
>>> np.logspace(2.0, 3.0, num=4, endpoint=False)
array([100.        ,  177.827941  ,  316.22776602,  562.34132519])
>>> np.logspace(2.0, 3.0, num=4, base=2.0)
array([4.        ,  5.0396842 ,  6.34960421,  8.        ])

图解说明：

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> N = 10
>>> x1 = np.logspace(0.1, 1, N, endpoint=True)
>>> x2 = np.logspace(0.1, 1, N, endpoint=False)
>>> y = np.zeros(N)
>>> plt.plot(x1, y, 'o')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.plot(x2, y + 0.5, 'o')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.ylim([-0.5, 1])
(-0.5, 1)
>>> plt.show()