Numpy logspace

Numpy jest jednym z najczęstszych pakietów bibliotecznych, których używamy do operacji matematycznych, e.G., algebra liniowa, operacje matrycowe itp. Ta biblioteka zapewnia obsługę wielowymiarowych tablic, wektorów i macierzy. Ma również wbudowaną funkcję, którą można zastosować do macierzy dla różnych macierzy i operacji tablicowych. Ta biblioteka jest dostarczana przez „Python”. Python to powszechnie używany język programowania, który oferuje łatwe do zrozumienia funkcje analizy skryptów i danych statystycznych. Numpy Logspace to jedna z wbudowanych funkcji z modułu „Numpy” Pythona. Ta funkcja tworzy strumień równomiernie rozproszonej liczby w skali dziennika.

Procedura

Najpierw dowiemy się o tle i zastosowaniu tej funkcji, i.mi., Numpy logspace. Następnie stopniowo budujemy naszą wiedzę na temat składni i metody deklaracji tej funkcji, praktycznie pisząc programy dla tej funkcji w skrypcie Python.

Składnia

Składnia przewidziana dla tej funkcji w języku Pythona jest podana w następujący sposób:

Numpy. logspace (start, stop, num = 50, punkt końcowy = true, baza = 10.0, Dtype = Brak)

Można to zobaczyć z wcześniej wymienionej metody tej funkcji, że ta funkcja przyjmuje wystarczającą ilość wartości jako parametry wejściowe. W artykule wyjaśnimy te parametry indywidualnie.

Pierwsze dwa parametry to „Start” i „Stop”. Te dwa parametry definiują zakres jak na początku i na końcu zakresu, w którym chcemy, aby liczba istniała w skali dziennika. „Num” w funkcji reprezentuje liczbę elementów, które chcemy w skali dziennika. „Punkt końcowy” jest opcjonalnym parametrem w funkcji, a jego wartość domyślna jest „prawdziwa”. Jeśli jest to „prawda”, ostatnia próbka musi zakończyć się na określonym parametrze stopu w funkcji. „Podstawa” jest podstawą dziennika, która jest ustawiona na wartości „10”. Ostatni parametr to „Dtype”. Jest to rodzaj danych elementów, które zostaną wygenerowane w jednolitym separacji w skali dziennika.

Przykład 1

Po omówieniu parametrów funkcji, zacznijmy praktycznie wdrażać ją ze wszystkimi jego parametrami i utwórz tablicę z elementami z jednolitą separacją w skali dziennika z bazą 10. Utwórz projekt dla tego przykładu w aplikacji „Spyder”, znanym środowisku typu open source obsługiwanym przez Pythona. Aby przygotować powłokę Python do uruchomienia i napisania programu Python, musimy zainstalować pobrane pakiety biblioteczne z konfiguracją Pythona. Z tych zainstalowanych pakietów zaimportujemy moduł Numpy jako „PY”. Będzie to zastępstwo nazwy Numpy w programie.

Teraz zadeklaruj zmienną o imieniu, e.G., „Log_array”. Do tej zmiennej przypisz wartości z wywołania „PY. logspace (start, stop, num, punkt końcowy, baza) ”. Przypisz wartość do parametru funkcji jako „start = 3.0 ',' stop = 5.0 ', „num = 6”, „punkt końcowy” powinien mieć swoją domyślną wartość dla funkcji, i.mi., „True”, a „baza” miałaby również wartość domyślną równa się „10”. Gdy wszystkie te wartości zostaną określone do parametrów funkcji przestrzeni dziennika, wygeneruje tablicę i pokaże, że tablica na ekranie okna przekazuje to do parametru funkcji print (). Kod tego przykładu można łatwo zaimplementować w skrypcie Python. Jest wspomniany poniżej:

Skopiujemy powyższy kod, aby przeanalizować dane wyjściowe, a następnie wykonamy je w kompilatorze. Wyjście spowodowałoby, że jednowymiarowa tablica ma sześć elementów liczbowych z danych „pływak”, który zostanie równomiernie rozdzielony w skali dziennika. Typ danych elementów tablicy jest zmiennoprzecinkowy, ponieważ nie zdefiniowaliśmy typu danych w parametrze funkcji, więc ustawiono on na jego domyślną wartość „Float”. Możemy zmienić typ danych elementów tablicy, po prostu dodając typ danych jako parametr w funkcji i możemy określić go do dowolnego typu danych, powiedzmy „INT”. Tablica miałaby w takim przypadku elementy z liczbą całkowitą typu danych.

Przykład 2

Możemy również użyć tej funkcji logspace do wykreślenia wykresu elementów generowanych w skali dziennika. Najpierw zaimportujemy odpowiednio dwie biblioteki „Numpy” i „Pylab”. Numpy do pracy z funkcją tablic i dzienników i pylab dla wykresu wykresu w celu wizualizacji tablicy wynikającej z miejsca dziennika. Zaimportowaliśmy Numpy jako „PN” i Pylab jako „PLT”. Użyjemy tych prefiksów zamiast nazwy modułów w kodzie.

Tutaj będziemy wykreślić wykresy, więc jesteśmy zobowiązani do zdefiniowania osi wykresu jako „x1” i „y”. Zdefiniujemy „x1”, przypisując wartości z funkcji „PN. Logspace (0, 3, 10) ”. X1 będzie miał tablicę z dziesięcioma elementami, zaczynając od zera, a kończąc na 3 w skali dziennika. Następnie zdefiniujemy y, przypisując mu funkcję „NP. zer (10) ”. Ta funkcja wygeneruje tablicę 10 elementów, wszystkie mają wartości równe zero, a zostanie przypisana do „Y”. Teraz wykreślymy wartości x1 i y, wywołując metodę „plt. Wykres (x1, y+0.3, „o”) ”, który mówi, że dla wszystkich wartości x1„ y ”będzie miało wartość 0.3. Dla porównania możemy również wprowadzić inną zmienną, „x2” i przypisać jej tę samą wartość co x1 jak „PN. Logspace (0, 3, 10) ”. Jednak będziemy wykreślić jego wartość z Y jako „P. Wykres (x1, y, „o ')”, co oznacza, że ​​dla wszystkich wartości x2, „y” wyniesie zero. Za pomocą PLT.show (), możemy wyświetlać wykresy i analizować wyniki. Poniżej przedstawiono kod i dane wyjściowe dla tego przykładu:

Importuj Numpy jako PN
importować Pyplot jako PLT
x1 = pn.logspace (0, 3, 10, punkt końcowy = true)
x2 = pn.logspace (0, 3, 10, punkt końcowy = true)
x = pn.zera (10)
plt.Wykres (x1, y, „o”)
plt.Wykres (x2, y + 0.3, „o”)
plt.ylim ([-0.4, 2])
plt.pokazywać()

Wniosek

W tym artykule pokazano i omówiono działającą metodologię funkcji logspace. Kompilatorem zastosowanym do implantacji tego artykułu jest „Spyder”. Wdrożyliśmy dwa przykłady, a także pokazaliśmy graficzną reprezentację tej funkcji.