numpy.logspace#

numpy.logspace(начало, стоп, число=50, конечная точка=True, основание=10.0, dtype=None, ось=0)[источник]#

Возвращает числа, равномерно распределённые в логарифмическом масштабе.

В линейном пространстве последовательность начинается с base ** start (основание в степени начало) и заканчивается base ** stop (см. конечная точка ниже).

Изменено в версии 1.25.0: Теперь поддерживается нескалярный 'base'

Параметры:

началоarray_like: base ** start является начальным значением последовательности.
стопarray_like: base ** stop является конечным значением 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.
основаниеarray_like, необязательный: Основание логарифмического пространства. Шаг между элементами в ln(samples) / ln(base) (или log_base(samples)) является равномерным. По умолчанию 10.0.
dtypedtype: Тип выходного массива. Если dtype не указан, тип данных выводится из начало и стоп. Выведенный тип никогда не будет целым числом; float выбирается, даже если аргументы могут создать массив целых чисел.
осьint, необязательный: Ось в результате для хранения выборок. Актуально только если start, stop или base являются массивами. По умолчанию (0), выборки будут вдоль новой оси, вставленной в начало. Используйте -1, чтобы получить ось в конце.

Возвращает:

образцыndarray: число образцы, равномерно распределенные в логарифмическом масштабе.

Смотрите также

arange: Аналогично linspace, но с указанием размера шага вместо количества выборок. Обратите внимание, что при использовании с конечной точкой с плавающей запятой, конечная точка может быть включена или не включена.
linspace: Аналогично logspace, но с равномерно распределенными в линейном пространстве выборками вместо логарифмического пространства.
geomspace: Аналогично logspace, но с конечными точками, указанными напрямую.
Как создавать массивы с регулярно расположенными значениями

Примечания

Если base — скаляр, logspace эквивалентен коду

>>> y = np.linspace(start, stop, num=num, endpoint=endpoint)
... 
>>> power(base, y).astype(dtype)
... 

Примеры

>>> import numpy as np
>>> np.logspace(2.0, 3.0, num=4)
array([ 100.        ,  215.443469  ,  464.15888336, 1000.        ])
>>> np.logspace(2.0, 3.0, num=4, endpoint=False)
array([100.        ,  177.827941  ,  316.22776602,  562.34132519])
>>> np.logspace(2.0, 3.0, num=4, base=2.0)
array([4.        ,  5.0396842 ,  6.34960421,  8.        ])
>>> np.logspace(2.0, 3.0, num=4, base=[2.0, 3.0], axis=-1)
array([[ 4.        ,  5.0396842 ,  6.34960421,  8.        ],
       [ 9.        , 12.98024613, 18.72075441, 27.        ]])

Графическая иллюстрация:

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> N = 10
>>> 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 + 0.5, 'o')
[]
>>> plt.ylim([-0.5, 1])
(-0.5, 1)
>>> plt.show()