Python numpy geomspace用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 numpy.geomspace 的用法。

用法:

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

返回在對數尺度上均勻分布的數字(幾何級數)。

這類似於 logspace ，但直接指定端點。每個輸出樣本都是前一個的常數倍。

參數：

start： array_like

序列的起始值。

stop： array_like

序列的最終值，除非端點是假的。在這種情況下，num + 1值在log-space 中的間隔上隔開，其中除了最後一個(長度序列數) 被退回。

num： 整數，可選

要生成的樣本數。默認值為 50。

endpoint： 布爾值，可選

如果為真，則停止是最後一個樣本。否則，不包括在內。默認為真。

dtype： 類型

輸出數組的類型。如果numpy.dtype沒有給出，數據類型是從開始和停止.推斷的 dtype 永遠不會是整數；float即使參數會產生一個整數數組，也會被選中。

axis： 整數，可選

結果中用於存儲樣本的軸。僅當開始或停止類似於數組時才相關。默認情況下 (0)，樣本將沿著在開頭插入的新軸。使用 -1 在末端獲取軸。

返回：

samples： ndarray

num 個樣本，在對數刻度上等距分布。

注意：

如果輸入或 dtype 很複雜，則輸出將遵循複平麵中的對數螺旋。 (通過兩個點的螺旋數是無限的；輸出將遵循最短的這樣的路徑。)

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.])

請注意，上麵可能不會產生精確的整數：

>>> 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])

允許負數、遞減和複數輸入：

>>> 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])

端點參數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()