Numpy linspace 在指定的时间间隔内返回均匀分布的数字。 Numpy logspace 返回在对数刻度上均匀分布的数字。
我不明白为什么 numpy logspace 经常从我设置的边界返回“超出范围”的值。取 0.02 和 2.0 之间的数字:
import numpy as np
print np.linspace(0.02, 2.0, num=20)
print np.logspace(0.02, 2.0, num=20)
第一个的输出是:
[ 0.02 0.12421053 0.22842105 0.33263158 0.43684211 0.54105263
0.64526316 0.74947368 0.85368421 0.95789474 1.06210526 1.16631579
1.27052632 1.37473684 1.47894737 1.58315789 1.68736842 1.79157895
1.89578947 2. ]
看起来是正确的。但是，np.logspace() 的输出是错误的:
[ 1.04712855 1.33109952 1.69208062 2.15095626 2.73427446
3.47578281 4.41838095 5.61660244 7.13976982 9.07600522
11.53732863 14.66613875 18.64345144 23.69937223 30.12640904
38.29639507 48.68200101 61.88408121 78.6664358 100. ]
为什么输出1.047到100.0？
最佳答案
2017 年更新:numpy 1.12 包含一个函数，它完全按照原始问题的要求执行操作，即返回在对数空间中均匀采样的两个值之间的范围。
>>> np.geomspace(0.02, 2.0, 20)
array([ 0.02 , 0.0254855 , 0.03247553, 0.04138276, 0.05273302,
0.06719637, 0.08562665, 0.1091119 , 0.13903856, 0.17717336,
0.22576758, 0.28768998, 0.36659614, 0.46714429, 0.59527029,
0.75853804, 0.96658605, 1.23169642, 1.56951994, 2. ])
关于python - numpy linspace 和 numpy logspace 之间的输出差异，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/31480033/
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