Python NumPy logspace方法用法及代码示例

Numpy 的 logspace(~) 方法创建一个 Numpy 数组，其值在 log-scale 中均匀分布。

1. start | number

Numpy 数组的起始值。

2. stop | number

Numpy 数组的结束值。这是包容性的。

3. num | int | optional

您想要生成的样本数量。默认情况下，num=50 。

4. endpoint | boolean | optional

如果设置为 True ，则 stop 将是 Numpy 数组的最后一个值。默认情况下，endpoint=False 。

5. base | float | optional

要使用的对数的底数。默认情况下，基数=10。

6. dtype | string 或 type | optional

Numpy 数组所需的数据类型。这会覆盖使用与源数组相同的数据类型的默认行为。

一个 Numpy 数组，其值在 log-scale 中均匀分布。

np.logspace(2, 5, 4)



array([   100.,   1000.,  10000., 100000.])

这里，数组中的数字是这样生成的：

[0] 10^2 = 100
[1] 10^3 = 1000
[2] 10^4 = 10000
[3] 10^5 = 100000

我们设置 endpoint=False ，如下所示：

np.logspace(2,5,4, endpoint=False)



array([  100.        ,   562.34132519,  3162.27766017, 17782.79410039])

我们设置dtype=float来获取float类型的Numpy数组。

np.logspace(2,5,4, dtype=float)



array([   100.,   1000.,  10000., 100000.])

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注：本文由纯净天空筛选整理自Isshin Inada大神的英文原创作品 NumPy | logspace method。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。