NumPy logspace() Funktion

Dieses Tutorial behandelt die Funktionen linspace() und logspace() in NumPy.

Unterschied zwischen numpy.linspace() und numpy.logspace() Funktionen

Die Funktion numpy.linspace() wird verwendet, um gleichmäßig getrennte Zahlenwerte innerhalb eines festgelegten Limits zu erhalten. Die Funktion numpy.linspace(l, u, n) nimmt die untere Grenze l, die obere Grenze u und die Anzahl der zurückzugebenden Werte n als Eingabeparameter und gibt n Anzahl numerischer . zurück Werte innerhalb der oberen und unteren Grenze gleichmäßig voneinander getrennt.

Andererseits wird die Funktion numpy.logspace() verwendet, um den Logarithmus von gleichmäßig getrennten Zahlenwerten innerhalb einer bestimmten Grenze zu erhalten. Die Funktion numpy.logspace(l, u, n) nimmt auch den unteren Grenzwert l, den oberen Grenzwert u und die Anzahl der zurückzugebenden Werte n als Eingabeparameter und gibt n Anzahl von . zurück Logarithmuswerte innerhalb der oberen und unteren Grenze gleichmäßig voneinander getrennt.

Das folgende Codebeispiel veranschaulicht den grundlegenden Unterschied zwischen der Funktionsweise der Funktionen numpy.linspace() und numpy.logspace() in Python.

import numpy as np

linespace = np.linspace(0, 1, 10)
logspace = np.logspace(0, 1, 10)

print(linespace)
print(logspace)

Ausgabe:

[0.         0.11111111 0.22222222 0.33333333 0.44444444 0.55555556
 0.66666667 0.77777778 0.88888889 1.        ]
[ 1.          1.29154967  1.66810054  2.15443469  2.7825594   3.59381366
  4.64158883  5.9948425   7.74263683 10.        ]

Wir haben mit den Funktionen linspace() und logspace() in NumPy zehn gleichmäßig getrennte Zahlenwerte und zehn gleichmäßig getrennte Logarithmuswerte zwischen 0 und 1 berechnet. Das Ergebnis der Funktion np.linspace() wird im linespace gespeichert, während das Ergebnis der Funktion np.logspace() im logspace gespeichert wird. Der linespace enthält gleichmäßig getrennte Zahlenwerte zwischen 0 und 1 wie 0, 1.1, 2.2 usw. Der logspace() enthält den Logarithmus dieser gleichmäßig getrennten Zahlenwerte wie 1: Logarithmus von 0, 1.29, den Logarithmus von 0.11 und so weiter.