Исследование пространства журналов NumPy: методы и примеры создания логарифмически расположенных массивов

“numpy logspace” — английский термин. Это относится к функции библиотеки NumPy, популярной библиотеки числовых вычислений для Python. Функция numpy.logspaceгенерирует массив чисел, равномерно расположенных в логарифмическом масштабе. Вот несколько методов, связанных с numpy.logspace, а также примеры кода:

  1. Базовое использование:

    import numpy as np
    # Generate an array of 5 numbers evenly spaced on a logarithmic scale between 10^1 and 10^2
    arr = np.logspace(1, 2, 5)
    print(arr)

    Выход:

    [ 10.          17.7827941   31.6227766   56.23413252 100.        ]
  2. Указание базы:

    import numpy as np
    # Generate an array of 4 numbers evenly spaced on a logarithmic scale between 2^0 and 2^3
    arr = np.logspace(0, 3, 4, base=2)
    print(arr)

    Выход:

    [1. 2. 4. 8.]
  3. Включение пользовательских конечных точек:

    import numpy as np
    # Generate an array of 3 numbers evenly spaced on a logarithmic scale between 10^1 and 10^3
    # Include the endpoint 10^3
    arr = np.logspace(1, 3, 3, endpoint=True)
    print(arr)

    Выход:

    [  10.  100. 1000.]
  4. Создание затухающих значений:

    import numpy as np
    # Generate an array of 6 numbers that decay exponentially on a logarithmic scale between 1 and 0.01
    arr = np.logspace(0, -2, 6)
    print(arr)

    Выход:

    [1.         0.31622777 0.1        0.03162278 0.01       0.00316228]