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法学在对数刻度上返回等间距的数字，并设置在Numpy中生成的样本数量
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“**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。
在线性空间中，序列从基数 **start**(基数的start次方) 开始，以基数 **stop**(参见下面的endpoint) 结束。start 是基数的start次方，是序列的起始值。stop 是基数的stop次方，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之外的所有值都会返回。对数空间的基数。ln(samples) / ln(base)（或 log_base(samples)）中元素之间的步长是均匀的。默认为 10.0。
结果中用于存储样本的轴。仅当 start 或 stop 为数组状时才相关。默认情况下 (0)，样本将沿着在开头插入的新轴排列。使用 -1 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：
arr = np.logspace(100.0, 200.0, num = 10)
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 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.
arr = np.logspace(100.0, 200.0, num = 10)
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... [1.00000000e+100 1.29154967e+111 1.66810054e+122 2.15443469e+133 2.78255940e+144 3.59381366e+155 4.64158883e+166 5.99484250e+177 7.74263683e+188 1.00000000e+200] Type... float64 Dimensions... 1 Shape... (10,) Number of elements... 10
更新于：2022年2月16日
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