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法學在對數刻度上返回等間距的數字，並設定在Numpy中生成的樣本數量
要在對數刻度上返回等間距的數字，請使用 Python Numpy 中的 **numpy.logspace()** 方法。第一個引數是“**start**”，即序列的起始值。第二個引數是“**end**”，即序列的結束值。第三個引數是 num，即要生成的樣本數量。預設為 50。
線上性空間中，序列從基數 **start**(基數的start次方) 開始，以基數 **stop**(參見下面的endpoint) 結束。start 是基數的start次方，是序列的起始值。stop 是基數的stop次方，是序列的最終值，除非 endpoint 為 False。在這種情況下，num + 1 個值在對數空間的區間內均勻分佈，其中除了最後一個值之外的所有值都會返回。對數空間的基數。ln(samples) / ln(base)（或 log_base(samples)）中元素之間的步長是均勻的。預設為 10.0。
結果中用於儲存樣本的軸。僅當 start 或 stop 為陣列狀時才相關。預設情況下 (0)，樣本將沿著在開頭插入的新軸排列。使用 -1 可在末尾獲得一個軸。
步驟
首先，匯入所需的庫：
import numpy as np
要在對數刻度上返回等間距的數字，請使用 numpy.logspace() 方法：
arr = np.logspace(100.0, 200.0, num = 10)
print("Array...
", arr)獲取陣列型別：
print("
Type...
", arr.dtype)獲取陣列的維度：
print("
Dimensions...
",arr.ndim)獲取陣列的形狀：
print("
Shape...
",arr.shape)
獲取元素數量：
print("
Number of elements...
",arr.size)示例
import numpy as np
# To return evenly spaced numbers on a log scale, use the numpy.logspace() method in Python Numpy
# The 1st parameter is the "start" i.e. the start of the sequence
# The 2nd parameter is the "end" i.e. the end of the sequence
# The 3rd parameter is the num i.e the number of samples to generate. Default is 50.
arr = np.logspace(100.0, 200.0, num = 10)
print("Array...
", arr)
# Get the array type
print("
Type...
", arr.dtype)
# Get the dimensions of the Array
print("
Dimensions...
",arr.ndim)
# Get the shape of the Array
print("
Shape...
",arr.shape)
# Get the number of elements
print("
Number of elements...
",arr.size)輸出
Array... [1.00000000e+100 1.29154967e+111 1.66810054e+122 2.15443469e+133 2.78255940e+144 3.59381366e+155 4.64158883e+166 5.99484250e+177 7.74263683e+188 1.00000000e+200] Type... float64 Dimensions... 1 Shape... (10,) Number of elements... 10
更新於：2022年2月16日
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