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法学研究在 NumPy 中生成等比数列上的等距数字，并设置要生成的样本数量
要在等比数列上返回等距的数字，请在 Python NumPy 中使用 **numpy.geomspace()** 方法。第一个参数是“start”，即序列的起始值。第二个参数是“end”，即序列的结束值。第三个参数是 num，即要生成的样本数量。默认为 50。
start 是序列的起始值。stop 是序列的最终值，除非 endpoint 为 False。在这种情况下，num + 1 个值在对数空间的区间内均匀分布，其中除了最后一个值（长度为 num 的序列）之外的所有值都将被返回。如果 endpoint 为 True，则 stop 是最后一个样本。否则，它不被包含。默认为 True。
结果中存储样本的轴。只有当 start 或 stop 是数组类型时才相关。默认情况下 (0)，样本将沿着在开头插入的新轴排列。使用 -1 在末尾获得一个轴。
步骤
首先，导入所需的库：
import numpy as np
要在等比数列上返回等距的数字，请使用 numpy.geomspace() 方法：
arr = np.geomspace(100, 200, num = 5)
print("Array...
", arr)获取数组类型：
print("
Type...
", arr.dtype)获取数组的维度：
print("
Dimensions...
",arr.ndim)获取数组的形状：
print("
Shape...
",arr.shape)
获取元素数量：
print("
Number of elements...
",arr.size)示例
import numpy as np
# To return evenly spaced numbers on a geometric progression, use the numpy.geomspace() method in Python Numpy
# The 1st parameter is the "start" i.e. the start of the sequence
# The 2nd parameter is the "end" i.e. the end of the sequence
# The 3rd parameter is the num i.e the number of samples to generate. Default is 50.
arr = np.geomspace(100, 200, num = 5)
print("Array...
", arr)
# Get the array type
print("
Type...
", arr.dtype)
# Get the dimensions of the Array
print("
Dimensions...
",arr.ndim)
# Get the shape of the Array
print("
Shape...
",arr.shape)
# Get the number of elements
print("
Number of elements...
",arr.size)输出
Array... [100. 118.9207115 141.42135624 168.17928305 200. ] Type... float64 Dimensions... 1 Shape... (5,) Number of elements... 5
更新于：2022年2月16日
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