Funzione NumPy logspace()

Questo tutorial discuterà le funzioni linspace() e logspace() in NumPy.

Differenza tra le funzioni numpy.linspace() e numpy.logspace()

La funzione numpy.linspace() viene utilizzata per ottenere valori numerici separati in modo uniforme entro un limite specificato. La funzione numpy.linspace(l, u, n) accetta il limite inferiore l, il limite superiore u e il numero di valori da restituire n come parametri di input e restituisce n numero di numeri valori entro il limite superiore e inferiore equamente separati l’uno dall’altro.

D’altra parte, la funzione numpy.logspace() viene utilizzata per ottenere il logaritmo di valori numerici uniformemente separati entro un limite specificato. La funzione numpy.logspace(l, u, n) prende anche il limite inferiore l, il limite superiore u e il numero di valori da restituire n come parametri di input e restituisce n numero di i valori del logaritmo all’interno del limite superiore e inferiore equamente separati l’uno dall’altro.

Il seguente esempio di codice illustra la differenza fondamentale tra il funzionamento delle funzioni numpy.linspace() e numpy.logspace() in Python.

import numpy as np

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

print(linespace)
print(logspace)

Produzione:

[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.        ]

Abbiamo calcolato dieci valori numerici equamente separati e dieci valori logaritmici equamente separati tra 0 e 1 con le funzioni linspace() e logspace() in NumPy. Il risultato della funzione np.linspace() è memorizzato nel linespace, mentre il risultato della funzione np.logspace() è memorizzato all’interno del logspace. Lo logspace contiene valori numerici equamente separati tra 0 e 1 come 0, 1.1, 2.2 e così via. Il logspace contiene il logaritmo di questi valori numerici equamente separati come 1: logaritmo di 0, 1.29, il logaritmo di 0,11 e così via.