如何用 Python 用对数刻度创建等间距数字列表？
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在本文中，我们将使用对数刻度创建一个均匀间隔的数字列表。这意味着在对数标度上，两个相邻样本之间的差异是相同的。使用 Python Numpy 库中的两个不同函数可以实现这个目标。
使用的功能:
- numpy.logspace: 此函数返回在对数刻度上均匀缩放的数字。
参数:
- 开始:序列的起始值是基数 开始
- 停止:如果端点为真，则序列的结束值为基数 停止
- 数字(可选):指定要生成的样本数量
- 端点(可选):它可以是真或假，默认值为真
- 基数(可选):指定日志序列的基数。默认值为 10。
- 数据类型(可选):指定输出数组的类型
- 轴(可选):结果中存储样本的轴。
返回:返回对数刻度上等距分布的样本数组。
- numpy.geomspace: 这个函数类似于 logspace 函数，区别只是直接指定了端点。在输出样本中，每个输出都是通过将先前的输出乘以相同的常数获得的。
参数:
开始:是序列的起始值
停止:如果端点为真，则它是序列的结束值
数字(可选):指定要生成的样本数量
端点(可选):它可以是真或假，默认值为真
数据类型(可选):指定输出数组的类型
轴(可选):结果中存储样本的轴。
返回:返回对数刻度上等距分布的样本数组。
示例 1: 本示例使用对数空间函数。在本例中，起点作为 1 传递，终点作为 3 传递，基数为 10。所以序列的起点将是 101 = 10，序列的终点将是 103 = 1000。
Python 3
# importing the library
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Initializing variable
y = np.ones(10)
# Calculating result
res = np.logspace(1, 3, 10, endpoint = True)
# Printing the result
print(res)
# Plotting the graph
plt.scatter(res, y, color = 'green')
plt.title('logarithmically spaced numbers')
plt.show()
输出:
示例 2: 本示例使用 geomspace 函数生成与上一示例相同的列表。这里我们直接通过了 10 和 1000 作为起点和终点
Python 3
# importing the library
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Initializing variable
y = np.ones(10)
# Calculating result
res = np.geomspace(10, 1000, 10, endpoint = True)
# Printing the result
print(res)
# Plotting the graph
plt.scatter(res, y, color = 'green')
plt.title('logarithmically spaced numbers')
plt.show()
输出:
示例 3: 在此示例中，endpoint 被设置为 false，因此它将生成 n+1 个样本，并且仅返回前 n 个样本，即 stop 将不包含在序列中。
Python 3
# importing the library
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Initializing variable
y = np.ones(10)
# Calculating result
res = np.logspace(1, 3, 10, endpoint = False)
# Printing the result
print(res)
输出:
[ 10\. 15.84893192 25.11886432 39.81071706 63.09573445
100\. 158.48931925 251.18864315 398.10717055 630.95734448]
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