numpy.geomspace#

numpy.geomspace(начало, стоп, число=50, конечная точка=True, dtype=None, ось=0)[источник]#

Возвращает числа, равномерно распределённые в логарифмическом масштабе (геометрическая прогрессия).

Это похоже на logspace, но с конечными точками, указанными напрямую. Каждый выходной отсчёт является постоянным кратным предыдущему.

Параметры:

началоarray_like: Начальное значение последовательности.
стопarray_like: Конечное значение последовательности, если только конечная точка равно False. В этом случае num + 1 значения распределены по интервалу в логарифмическом масштабе, из которых все, кроме последнего (последовательность длины число) возвращаются.
числоцелое число, опционально: Количество генерируемых выборок. По умолчанию — 50.
конечная точкалогический, необязательный: Если true, стоп является последним образцом. В противном случае он не включается. По умолчанию True.
dtypedtype: Тип выходного массива. Если dtype не указан, тип данных выводится из начало и стоп. Выведенный dtype никогда не будет целочисленным; float выбирается, даже если аргументы могут создать массив целых чисел.
осьint, необязательный: Ось в результате для хранения выборок. Актуально только если start или stop являются массивами. По умолчанию (0), выборки будут расположены вдоль новой оси, вставленной в начале. Используйте -1, чтобы получить ось в конце.

Возвращает:

образцыndarray: число образцы, равномерно распределенные в логарифмическом масштабе.

Смотрите также

logspace: Аналогично geomspace, но с конечными точками, заданными с использованием логарифма и основания.
linspace: Аналогично geomspace, но с арифметической, а не геометрической прогрессией.
arange: Аналогично linspace, но с указанием размера шага вместо количества образцов.
Как создавать массивы с регулярно расположенными значениями

Примечания

Если входные данные или dtype являются комплексными, вывод будет следовать логарифмической спирали в комплексной плоскости. (Существует бесконечное количество спиралей, проходящих через две точки; вывод будет следовать кратчайшему такому пути.)

Примеры

>>> import numpy as np
>>> np.geomspace(1, 1000, num=4)
array([    1.,    10.,   100.,  1000.])
>>> np.geomspace(1, 1000, num=3, endpoint=False)
array([   1.,   10.,  100.])
>>> np.geomspace(1, 1000, num=4, endpoint=False)
array([   1.        ,    5.62341325,   31.6227766 ,  177.827941  ])
>>> np.geomspace(1, 256, num=9)
array([   1.,    2.,    4.,    8.,   16.,   32.,   64.,  128.,  256.])

Обратите внимание, что вышеприведённое может не давать точных целых чисел:

>>> np.geomspace(1, 256, num=9, dtype=int)
array([  1,   2,   4,   7,  16,  32,  63, 127, 256])
>>> np.around(np.geomspace(1, 256, num=9)).astype(int)
array([  1,   2,   4,   8,  16,  32,  64, 128, 256])

Допускаются отрицательные, убывающие и комплексные входные данные:

>>> np.geomspace(1000, 1, num=4)
array([1000.,  100.,   10.,    1.])
>>> np.geomspace(-1000, -1, num=4)
array([-1000.,  -100.,   -10.,    -1.])
>>> np.geomspace(1j, 1000j, num=4)  # Straight line
array([0.   +1.j, 0.  +10.j, 0. +100.j, 0.+1000.j])
>>> np.geomspace(-1+0j, 1+0j, num=5)  # Circle
array([-1.00000000e+00+1.22464680e-16j, -7.07106781e-01+7.07106781e-01j,
        6.12323400e-17+1.00000000e+00j,  7.07106781e-01+7.07106781e-01j,
        1.00000000e+00+0.00000000e+00j])

Графическая иллюстрация конечная точка параметр:

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> N = 10
>>> y = np.zeros(N)
>>> plt.semilogx(np.geomspace(1, 1000, N, endpoint=True), y + 1, 'o')
[]
>>> plt.semilogx(np.geomspace(1, 1000, N, endpoint=False), y + 2, 'o')
[]
>>> plt.axis([0.5, 2000, 0, 3])
[0.5, 2000, 0, 3]
>>> plt.grid(True, color='0.7', linestyle='-', which='both', axis='both')
>>> plt.show()