返回在几何级数上均匀分布但在 Numpy 中有负输入的数字

要以几何级数返回均匀间隔的数字,请使用Python Numpy 中的方法 -numpy.geomspace()

  • 第一个参数是“开始”,即序列的开始

  • 第二个参数是“结束”,即序列的结束

  • 第三个参数是 num,即要生成的样本数。默认值为 50。

  • 我们设置了负输入

start 是序列的起始值。如果是序列的最终值,则停止,除非端点为 False。在这种情况下,num + 1 个值在对数空间中的间隔上隔开,其中除了最后一个(长度为 num 的序列)之外的所有值都将返回。端点,如果为真,则停止是最后一个样本。否则,不包括在内。默认为真。

结果中用于存储样本的轴。仅当 start 或 stop 类似于数组时才相关。默认情况下 (0),样本将沿着在开始处插入的新轴。最后使用 -1 得到一个轴。

脚步

首先,导入所需的库 -

import numpy as np

在几何级数上返回均匀间隔的数字,使用方法。我们设置了负输入 -numpy.geomspace()

arr = np.geomspace(-150, -10, num = 5)

print("Array...\n", arr)

获取类型 -

print("\nType...\n", arr.dtype)

获取尺寸 -

print("\nDimensions...\n",arr.ndim)

得到形状 -

Get the shape:

获取元素的数量 -

print("\nNumber of elements...\n",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 numi.sthe number of samples to generate. Default is 50.

# We have set negative inputs

arr = np.geomspace(-150, -10, num = 5)

print("Array...\n", arr)

# Get the type

print("\nType...\n", arr.dtype)

# Get the dimensions

print("\nDimensions...\n",arr.ndim)

# Get the shape

print("\nShape...\n",arr.shape)

# Get the number of elements

print("\nNumber of elements...\n",arr.size)

输出结果
Array...

[-150. -76.21991222 -38.72983346 -19.67989671 -10. ]

Type...

float64

Dimensions...

1

Shape...

(5,)

Number of elements...

5

以上是 返回在几何级数上均匀分布但在 Numpy 中有负输入的数字 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/297190.html

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