在 NumPy 中使用複雜輸入返回幾何級數上均勻間隔的數字

要返回幾何級數上均勻間隔的數字，請在 Python NumPy 中使用 **numpy.geomspace()** 方法 -

  • 第一個引數是“start”，即序列的開始
  • 第二個引數是“end”，即序列的結束
  • 第三個引數是 num，即要生成的樣本數。預設為 50。

我們設定了複雜輸入。

start 是序列的起始值。stop 是序列的最終值，除非 endpoint 為 False。在這種情況下，num + 1 個值在對數空間中間隔開，其中除了最後一個（長度為 num 的序列）之外的所有值都將被返回。如果 endpoint 為 True，則 stop 是最後一個樣本。否則，它不包括在內。預設為 True。

結果中儲存樣本的軸。僅當 start 或 stop 為陣列狀時才相關。預設情況下 (0)，樣本將沿著插入到開頭的新的軸。使用 -1 在末尾獲取軸。

步驟

首先，匯入所需的庫 -

import numpy as np

返回幾何級數上均勻間隔的數字，使用 numpy.geomspace() 方法 -

arr = np.geomspace(10j, 100j, num = 5)
print("Array...
", arr)

獲取型別 -

print("
Type...
", arr.dtype)

獲取維度 -

print("
Dimensions...
",arr.ndim)

獲取形狀 -

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 geometric progression, use the numpy.geomspace() 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.s the number of samples to generate. Default is 50.
# We have set complex inputs
arr = np.geomspace(10j, 100j, num = 5)
print("Array...
", arr)

# Get the type
print("
Type...
", arr.dtype)

# Get the dimensions
print("
Dimensions...
",arr.ndim)

# Get the shape
print("
Shape...
",arr.shape)

# Get the number of elements
print("
Number of elements...
",arr.size)

輸出

Array...
[0. +10.j 0. +17.7827941j 0. +31.6227766j 0. +56.23413252j
0.+100.j ]

Type...
complex128

Dimensions...
1

Shape...
(5,)

Number of elements...
5

更新於: 2022年2月16日

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