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法学在 NumPy 中以对数刻度返回等间距数字并设置基数
要在对数刻度上返回等间距的数字，请使用 Python NumPy 中的 **numpy.logspace()** 方法。第一个参数是“起始值”，即序列的起始值。第二个参数是“结束值”，即序列的结束值。第三个参数是“数量”，即要生成的样本数，默认为 50。第四个参数是“基数”，即对数空间的基数。元素之间在 ln(样本)/ln(基数)（或 log_base(样本)）中的步长是均匀的。
在线性空间中，序列从 base ** start（基数的起始值次方）开始，以 base ** stop（参见下面的 endpoint）结束。起始值是 base ** start，是序列的起始值。结束值是 base ** stop，是序列的最终值，除非 endpoint 为 False。在这种情况下，将在对数空间的区间上间隔 num + 1 个值，其中返回所有值，最后一个值除外。对数空间的基数。元素之间在 ln(样本)/ln(基数)（或 log_base(样本)）中的步长是均匀的。默认为 10.0。
结果中存储样本的轴。仅当 start 或 stop 是数组状时才相关。默认情况下 (0)，样本将沿在开头插入的新轴排列。使用 -1 可在末尾获得一个轴。
步骤
首先，导入所需的库：
import numpy as np
要在对数刻度上返回等间距的数字，请使用 numpy.logspace() 方法。第一个参数是“起始值”，即序列的起始值：
arr = np.logspace(10.0, 20.0, num = 3, base = 2.0)
print("Array...
", arr)获取数组类型：
print("
Type...
", arr.dtype)获取数组的维数：
print("
Dimensions...
",arr.ndim)获取数组的形状：
print("
Shape...
",arr.shape)获取元素个数：
print("
Number of elements...
",arr.size)示例
import numpy as np
# To return evenly spaced numbers on a log scale, use the numpy.logspace() 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.
# The 4th parameter is the "base" i.e. the base of the log space.
# The step size between the elements in ln(samples) / ln(base) (or log_base(samples)) is uniform. Default is 10.0.
arr = np.logspace(10.0, 20.0, num = 3, base = 2.0)
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... [1.024000e+03 3.276800e+04 1.048576e+06] Type... float64 Dimensions... 1 Shape... (3,) Number of elements... 3
更新于：2022年2月16日
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