Linspace
Linspace дает равномерно распределенные образцы.
Синтаксис:
numpy.linspace(start, stop, num, endpoint)
Здесь,
- Начало: начальное значение последовательности.
- Стоп: конечное значение последовательности.
- Num: количество сэмплов для генерации. По умолчанию 50
- Конечная точка: если True (по умолчанию), остановка - последнее значение. Если False, стоп-значение не включается.
Пример:
Например, его можно использовать для создания 10 значений от 1 до 5 с равным интервалом.
import numpy as npnp.linspace(1.0, 5.0, num=10)
Выход:
array([1. , 1.44444444, 1.88888889, 2.33333333, 2.77777778, 3.22222222, 3.66666667, 4.11111111, 4.55555556, 5. ])
Если вы не хотите включать последнюю цифру в интервал, вы можете установить для конечной точки значение false.
np.linspace(1.0, 5.0, num=5, endpoint=False)
Выход:
array([1. , 1.8, 2.6, 3.4, 4.2])
LogSpace
LogSpace возвращает четные числа в логарифмической шкале. Logspace имеет те же параметры, что и np.linspace.
Синтаксис:
numpy.logspace(start, stop, num, endpoint)
Пример:
np.logspace(3.0, 4.0, num=4)
Выход:
array([ 1000. , 2154.43469003, 4641.58883361, 10000. ])
Наконец, если вы хотите проверить размер памяти элемента в массиве, вы можете использовать itemsize
x = np.array([1,2,3], dtype=np.complex128)x.itemsize
Выход:
16
Каждый элемент занимает 16 байт.
Резюме
Ниже краткое изложение основных функций, используемых с NumPy.
| Цель | Код |
|---|---|
| Создайте линейное пространство | внутреннее пространство |
| Создайте место для журнала | пространство журнала |