在 Numpy 中使用几何级数返回均匀间隔的数字，但输入为负数

要返回几何级数上的均匀间隔的数字，请在 Python Numpy 中使用 **numpy.geomspace()** 方法 -

• 第一个参数是“起始值”，即序列的开始
• 第二个参数是“结束值”，即序列的结束
• 第三个参数是 num，即要生成的样本数。默认值为 50。
• 我们设置了负数输入

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 个值在对数空间中跨区间均匀分布，其中除了最后一个（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。仅当 start 或 stop 为数组类时才相关。默认情况下 (0)，样本将沿在开头插入的新轴排列。使用 -1 在末尾获取轴。

步骤

首先，导入所需的库 -

import numpy as np

返回几何级数上的均匀间隔的数字，使用 numpy.geomspace() 方法。我们设置了负数输入 -

arr = np.geomspace(-150, -10, num = 5)
print("Array...
", arr)

获取类型 -

print("
Type...
", arr.dtype)

获取维度 -

print("
Dimensions...
",arr.ndim)

获取形状 -

Get the 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.s the number of samples to generate. Default is 50.
# We have set negative inputs
arr = np.geomspace(-150, -10, num = 5)
print("Array...
", arr)

# Get the type
print("
Type...
", arr.dtype)

# Get the dimensions
print("
Dimensions...
",arr.ndim)

# Get the shape
print("
Shape...
",arr.shape)

# Get the number of elements
print("
Number of elements...
",arr.size)

输出

Array...
[-150. -76.21991222 -38.72983346 -19.67989671 -10. ]

Type...
float64

Dimensions...
1

Shape...
(5,)

Number of elements...
5

AmitDiwan

更新于: 2022-02-16

170 次查看

启动您的 职业生涯

通过完成课程获得认证

立即开始