Введение
В этом практическом занятии вы познакомитесь с функцией numpy.logspace() библиотеки Numpy. Эта функция используется для создания массива с помощью чисел, расположенных равномерно на логарифмической шкале.
Советы по использованию ВМ
После запуска ВМ перейдите в левый верхний угол и переключитесь на вкладку Ноутбук, чтобы приступить к практике в Jupyter Notebook.
Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook полностью загрузится. Проверка операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.
Если вы столкнетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.
Синтаксис
Синтаксис использования этой функции следующий:
numpy.logspace(start, stop, num, endpoint, base, dtype)
Параметры:
- start: Этот параметр представляет собой начальное значение интервала по основанию.
- stop: Этот параметр представляет собой конечное значение интервала по основанию.
- num: Этот параметр указывает количество значений в диапазоне.
- endpoint: Значение этого параметра имеет тип булево и используется для включения значения, представленного параметром stop, в качестве последнего значения интервала.
- base: Этот параметр представляет основание логарифмического пространства.
- dtype: Этот параметр определяет тип данных элементов массива.
Возвращаемое значение:
Эта функция возвращает массив в указанном диапазоне.
Пример 1
Вот пример фрагмента кода, где мы будем использовать эту функцию:
import numpy as np
arr = np.logspace(20, 30, num=7, base=4, endpoint=True)
print("The array over the given range is ")
print(arr)
Результат:
The array over the given range is
[1.09951163e+12 1.10823828e+13 1.11703419e+14 1.12589991e+15
1.13483599e+16 1.14384301e+17 1.15292150e+18]
Пример 2
В этом примере мы рассмотрим графическое представление функции numpy.logspace() с использованием matplotlib:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
N = 20
x1 = np.logspace(0.1, 1, N, endpoint=True)
x2 = np.logspace(0.1, 1, N, endpoint=False)
y = np.zeros(N)
plt.plot(x1, y, 'o')
plt.plot(x2, y + 0.8, 'o')
plt.ylim([-0.5, 1])
plt.show()
Резюме
В этом практическом занятии мы рассмотрели функцию numpy.logspace() библиотеки Numpy. Мы изучили ее синтаксис, параметры, а также возвращаемое значение этой функции, и рассмотрели несколько примеров кода.