Numpy Logspace 函数：探索 Python 中的对数缩放

介绍

在本实验中，你将学习 Numpy 库中的 numpy.logspace() 函数。该函数用于创建一个数组，数组中的数字在对数尺度上是均匀分布的。

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语法

使用该函数的语法如下：

numpy.logspace(start, stop, num, endpoint, base, dtype)

参数：

start: 该参数表示区间在基数中的起始值。
stop: 该参数表示区间在基数中的结束值。
num: 该参数表示区间内值的数量。
endpoint: 该参数的值为布尔值，用于将 stop 表示的值作为区间的最后一个值。
base: 该参数表示对数空间的基数。
dtype: 该参数表示数组项的数据类型。

返回值：

该函数将返回指定范围内的数组。

示例 1

以下是一个使用该函数的代码片段示例：

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)

输出：

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]

示例 2

在本示例中，我们将使用 matplotlib 展示 numpy.logspace() 函数的图形表示：

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()

总结

在本实验中，我们介绍了 Numpy 库中的 numpy.logspace() 函数。我们学习了它的语法、参数以及该函数返回的值，并通过多个代码示例进行了演示。