LINSPACE
Линспейс дает равномерно распределенные образцы.
Синтаксис:
numpy.linspace(start, stop, num, endpoint)
Вот,
- Начало: Начальное значение последовательности
- Stop: конечное значение последовательности
- Num: количество образцов для генерации. По умолчанию 50
- Конечная точка: если True (по умолчанию), останов является последним значением. Если False, значение остановки не включено.
Пример:
Например, его можно использовать для создания 10 значений от 1 до 5 с равномерным интервалом.
import numpy as np np.linspace(1.0, 5.0, num=10)
Вывод:
array([1. , 1.44444444, 1.88888889, 2.33333333, 2.77777778, 3.22222222, 3.66666667, 4.11111111, 4.55555556, 5. ])
Если вы не хотите включать последнюю цифру в интервал, вы можете установить для конечной точки значение false
np.linspace(1.0, 5.0, num=5, endpoint=False)
Вывод:
array([1. , 1.8, 2.6, 3.4, 4.2])
LogSpace
LogSpace возвращает четные числа в масштабе журнала. Logspace имеет те же параметры, что и np.linspace.
Синтаксис:
numpy.logspace(start, stop, num, endpoint)
Пример:
np.logspace(3.0, 4.0, num=4)
Вывод:
array([ 1000. , 2154.43469003, 4641.58883361, 10000. ])
Наконец, если вы хотите проверить размер массива, вы можете использовать itemsize
x = np.array([1,2,3], dtype=np.complex128) x.itemsize
Вывод:
16
Элемент x имеет 16 байтов.
Резюме
Ниже приведено краткое описание основных функций, используемых с NumPy.
| Задача | Код |
|---|---|
| Создать линейное пространство | LINSPACE |
| Создать пространство журнала | logspace |