深度学习实战 numpy生成实数序列

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在利用 python 在进行数据分析的时候，经常需要按照某种规则快速生成实数序列，尤其是在学习matplotlib绘图的时候，需要模拟生成数据，然后开始绘制。

那么在python中有哪些方式生成实数序列呢？本文将为大家一一介绍。

在numpy中有多种生成序列的函数，分别是arange、linspace、logspace和geomspace,那么这几种方式有哪些区别呢？我们在日常开发中如何选择合适的方法来生成需要的实数呢？

arange

numpy.arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None)

start默认是0，step默认是1.

这个函数的用法非常简单，给定一个start, 一个stop, 一个步长，然后就可以得到你想要的数据。

注意:

• 生成的数据不包含stop的值。

案例1：直接给定stop，start和step采用默认值。

从0开始，按照步长为1，生成数据，到3结束，注意不含3.

In [32]:

np.arange(3)

Out[32]:

array([0, 1, 2])

案例2：指定start和stop，按照默认的step=1的方式来生成数据。

In [33]:

np.arange(1,3)

Out[33]:

array([1, 2])

案例3：指定start、stop和step的值。

start为1，stop为3，步长为0.1.

In [35]:

np.arange(1,3,0.1)

接下来我们将和大家一起来看看另外的三个***space的用法。

linspace

numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)

linspace的作用是生成等差数列。

num默认为50， endpoint默认为True， retstep默认是False即不返回步长大小

endpoint指的是生成的序列中是否包含stop这个数,True就是包含，False就是不包含。

案例1：1-50之间生成50个数。

此处并没有指定生成的实数序列的个数，采用的是默认值50个。

In [4]:

np.linspace(1,50)

案例2：1-50之间生成25个数

In [36]:

np.linspace(1,50,25)

案例3：1-50之间生成25个数，并打印步长信息。

In [37]:

np.linspace(1,50,retstep=True)

案例4：1-50之间生成25个数，不含50，且打印步长。

In [40]:

np.linspace(1,50, endpoint=False, retstep=True)

logspace

numpy.logspace(start, stop, num=50, endpoint=True, base=10.0, dtype=None)

logspace的作用是生成以底数为base，指数为start-stop的实数序列，其用法与linspace非常类似，其中base参数指定了底数。

案例1：生成1-50，底数为10的指数序列。

In [41]:

np.logspace(1,50)

案例2：生成1-50，底数为2的序列。

In [42]:

np.logspace(1,50,base=2)

案例3：1-50区间内生成5个数，底数为2的序列。

In [44]:

np.logspace(1,50,num=5,base=2)

geomspace

numpy.geomspace(start, stop, num=50, endpoint=True, dtype=None)

geomspace的作用是生成等比数列，指定start、stop和序列个数，即可生成等比数列。

案例1：1-50区间内，生成默认的50个数的等比数列。

In [49]:

np.geomspace(1,50)

案例2：1-16区间内，生成5个数的等比数列。

In [50]:

np.geomspace(1,16,num=5)

结语

本文为大家介绍了利用numpy生成实数序列的四种方法，分别是arange,linspace,logspace和geomspace。今后在不同的应用场景下可以选择不同的方式来生成数据。

where2 go 团队

   

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