如何用Python创建一个使用对数刻度的均匀间隔的数字列表

在这篇文章中，我们将使用对数尺度创建一个均匀间隔的数字列表。这意味着在对数尺度上，两个相邻的样本之间的差异是相同的。这个目标可以通过Python Numpy库中的两个不同的函数来实现。

使用到的函数:

• numpy.logspace。该函数返回以对数尺度均匀缩放的数字。

参数:

• start：序列的起始值是basestart
• stop: 如果端点是True，那么序列的结束值就是basestop。
• num（可选）：指定要生成的样本数
• endpoint （可选）：它可以是真或假，默认值为真
• base（可选）：指定日志序列的基数。默认值是10。
• dtype（可选）：指定输出阵列的类型
• axis（可选）：结果中用于存储样本的轴。

返回：它返回在对数尺度上等距的样本阵列。

• numpy.geomspace。这个函数类似于logspace函数，唯一的区别是可以直接指定端点。在输出样本中，每个输出都是通过将之前的输出乘以相同的常数而得到的。

参数：

start：它是序列的起始值

stop: 如果endpoint是True，那么它就是序列的结束值。

num（可选）：指定要生成的样本数

endpoint（可选）：它可以是真或假，默认值为真

dtype（可选）：指定输出阵列的类型

axis（可选）：结果中用来存储样本的轴。

返回：它返回在对数尺度上等距的样本阵列。

例子1：这个例子使用了logspace函数。在这个例子中，开始是1，停止是3，基数是10。所以序列的起点将是10**1=10，序列的终点将是10**3=1000。

# 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:

实例2：本例使用geomspace函数生成与上例相同的列表。这里我们直接传递10和1000作为起点和终点

# 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:

例子3：在这个例子中，端点被设置为false，所以它将产生n+1个样本，只返回前n个样本，即停止不会被包括在序列中。

# 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]