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。

步骤

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)

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

Type...
float64

Dimensions...
1

Shape...
(5,)

Number of elements...
5