NumPy 1.14 - numpy.geomspace()

numpy.geomspace




numpy

numpy.geomspace

numpy.geomspace(start, stop, num=50, endpoint=True, dtype=None) [source]

रिटर्न नंबर एक लॉग स्केल (एक ज्यामितीय प्रगति) पर समान रूप से फैला हुआ है।

यह logspace समान है, लेकिन सीधे निर्दिष्ट समापन बिंदुओं के साथ। प्रत्येक आउटपुट नमूना पिछले का एक निरंतर एकाधिक है।

पैरामीटर:

शुरू : अदिश

अनुक्रम का प्रारंभिक मूल्य।

रोक : अदिश

अनुक्रम का अंतिम मूल्य, जब तक कि endpoint गलत न हो। उस स्थिति में, num + 1 मान लॉग-स्पेस में अंतराल पर फैलाए जाते हैं, जिनमें से सभी लेकिन अंतिम (लंबाई num का एक क्रम) वापस आ जाते हैं।

संख्या : पूर्णांक, वैकल्पिक

उत्पन्न करने के लिए नमूनों की संख्या। डिफ़ॉल्ट 50 है।

अंतिम बिंदु : बूलियन, वैकल्पिक

यदि सही है, stop अंतिम नमूना है। अन्यथा, यह शामिल नहीं है। डिफ़ॉल्ट सत्य है।

dtype : dtype

आउटपुट सरणी का प्रकार। यदि dtype नहीं दिया गया है, तो अन्य इनपुट तर्कों से डेटा प्रकार का अनुमान dtype

यह दिखाता है:

नमूने : ndarray

num नमूने, समान रूप से एक लॉग स्केल पर दिए गए।

यह भी देखें

logspace
जियोस्पेस के समान, लेकिन लॉग और बेस का उपयोग करके निर्दिष्ट समापन बिंदुओं के साथ।
linspace
जियोस्पेस के समान, लेकिन ज्यामितीय प्रगति के बजाय अंकगणित के साथ।
arange
लिन्सस्पेस के समान, नमूनों की संख्या के बजाय निर्दिष्ट चरण आकार के साथ।

टिप्पणियाँ

यदि इनपुट या dtype जटिल हैं, तो आउटपुट कॉम्प्लेक्स प्लेन में एक लघुगणकीय सर्पिल का अनुसरण करेगा। (दो बिंदुओं से गुजरने वाली अनंत संख्या में सर्पिल हैं; आउटपुट कम से कम इस तरह के पथ का अनुसरण करेगा।)

उदाहरण

>>> np.geomspace(1, 1000, num=4)
array([    1.,    10.,   100.,  1000.])
>>> np.geomspace(1, 1000, num=3, endpoint=False)
array([   1.,   10.,  100.])
>>> np.geomspace(1, 1000, num=4, endpoint=False)
array([   1.        ,    5.62341325,   31.6227766 ,  177.827941  ])
>>> np.geomspace(1, 256, num=9)
array([   1.,    2.,    4.,    8.,   16.,   32.,   64.,  128.,  256.])

ध्यान दें कि उपरोक्त सटीक पूर्णांक उत्पन्न नहीं कर सकता है:

>>> np.geomspace(1, 256, num=9, dtype=int)
array([  1,   2,   4,   7,  16,  32,  63, 127, 256])
>>> np.around(np.geomspace(1, 256, num=9)).astype(int)
array([  1,   2,   4,   8,  16,  32,  64, 128, 256])

नकारात्मक, घटते और जटिल इनपुट की अनुमति है:

>>> np.geomspace(1000, 1, num=4)
array([ 1000.,   100.,    10.,     1.])
>>> np.geomspace(-1000, -1, num=4)
array([-1000.,  -100.,   -10.,    -1.])
>>> np.geomspace(1j, 1000j, num=4)  # Straight line
array([ 0.   +1.j,  0.  +10.j,  0. +100.j,  0.+1000.j])
>>> np.geomspace(-1+0j, 1+0j, num=5)  # Circle
array([-1.00000000+0.j        , -0.70710678+0.70710678j,
        0.00000000+1.j        ,  0.70710678+0.70710678j,
        1.00000000+0.j        ])

endpoint पैरामीटर का आलेखीय चित्रण:

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> N = 10
>>> y = np.zeros(N)
>>> plt.semilogx(np.geomspace(1, 1000, N, endpoint=True), y + 1, 'o')
>>> plt.semilogx(np.geomspace(1, 1000, N, endpoint=False), y + 2, 'o')
>>> plt.axis([0.5, 2000, 0, 3])
>>> plt.grid(True, color='0.7', linestyle='-', which='both', axis='both')
>>> plt.show()
../../_images/numpy-geomspace-1.png