Python numpy.logspace函数方法的使用

numpy.logspace

numpy.logspace(start, stop, num=50, endpoint=True, base=10.0, dtype=None, axis=0)[source]

在对数尺度上返回间隔均匀的数字。

在线性空间中，序列从base ** start（以start的幂为基础）开始，并以base ** stop结束（请参见下面的endpoint）。

Changed in version 1.16.0: Non-scalar start and stop are now supported.

Notes

Logspace等效于代码

import numpy as np

# 定义参数
start = 1.0
stop = 10.0
num = 10
endpoint = True
base = 2
dtype = int

# 生成从 start 到 stop 的等间隔数列
y = np.linspace(start, stop, num=num, endpoint=endpoint)
print("Linspace array:")
print(y)

# 计算 base 的 y 次幂，并将结果转换为指定的数据类型
result = np.power(base, y).astype(dtype)
print("\nPower array with specified dtype:")
print(result)

例子

1）生成从 10210^2102 到 10310^3103 的 5 个等间隔的数

import numpy as np

arr = np.logspace(2.0, 3.0, num=5)
print(arr)

2）不包含终止值

import numpy as np

arr = np.logspace(2.0, 3.0, num=5, endpoint=False)
print(arr)

3）使用不同的底数

import numpy as np

arr = np.logspace(2.0, 3.0, num=5, base=2)
print(arr)

4）指定数据类型

import numpy as np

arr = np.logspace(2.0, 3.0, num=5, dtype=int)
print(arr)

5）使用示例

import numpy as np

# 生成从 10^2 到 10^3 的 4 个等间隔的数
arr1 = np.logspace(2.0, 3.0, num=4)
print("Logspace with endpoint=True:")
print(arr1)

# 生成从 10^2 到 10^3 的 4 个等间隔的数（不包含终止值）
arr2 = np.logspace(2.0, 3.0, num=4, endpoint=False)
print("\nLogspace with endpoint=False:")
print(arr2)

# 生成从 2^2 到 2^3 的 4 个等间隔的数，底数为 2
arr3 = np.logspace(2.0, 3.0, num=4, base=2.0)
print("\nLogspace with base=2.0:")
print(arr3)

图形说明：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义点的数量
N = 10
# 生成从 10^0.1 到 10^1 的 N 个等间隔的数，包含终止值
x1 = np.logspace(0.1, 1, N, endpoint=True)
# 生成从 10^0.1 到 10^1 的 N 个等间隔的数，不包含终止值
x2 = np.logspace(0.1, 1, N, endpoint=False)

# 创建一个全零的数组，用于 y 坐标
y = np.zeros(N)
# 绘制第一个数列的点
plt.plot(x1, y, 'o', label='endpoint=True')
# 绘制第二个数列的点，并将 y 坐标上移 0.5
plt.plot(x2, y + 0.5, 'o', label='endpoint=False')
# 设置 y 轴的显示范围
plt.ylim([-0.5, 1])
# 添加图例
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()