Logspace numpy

Numpy è uno dei pacchetti di biblioteche più frequenti che utilizziamo per le operazioni matematiche, E.G., Algebra lineare, operazioni a matrice, ecc. Questa libreria fornisce supporto per array, vettori e matrici multidimensionali. Ha anche una funzione integrata che può essere applicata alle matrici per varie matrici e operazioni di array. Questa biblioteca è fornita da "Python". Python è il linguaggio di programmazione comunemente usato che offre funzioni di analisi dei dati statistici di facile comprensione e di analisi statistica. Numpy Logspace è una delle funzioni integrate dal modulo "Numpy" di Python. Questa funzione crea il flusso del numero uniformemente distribuito sulla scala del registro.

Procedura

Impareremo prima sullo sfondo e sull'applicazione di questa funzione, io.e., Logspace numpy. Quindi, costruiremo gradualmente la nostra conoscenza della sintassi e del metodo di dichiarazione di questa funzione scrivendo praticamente i programmi per questa funzione nello script Python.

Sintassi

La sintassi fornita per questa funzione nel linguaggio di Python è data come segue:

numpy. Logspace (start, stop, num = 50, endpoint = true, base = 10.0, dType = nessuno)

Può essere visto dal metodo precedentemente menzionato per questa funzione che questa funzione prende sufficienti valori come parametri di input. Spiegheremo questi parametri individualmente nell'articolo.

I primi due parametri sono "Start" e "Stop". Questi due parametri definiscono l'intervallo come all'inizio e alla fine dell'intervallo in cui vogliamo che il numero esista sulla scala del registro. Il "num" nella funzione rappresenta il numero di elementi che desideriamo sulla scala del registro. Il "punto finale" è il parametro opzionale nella funzione e il suo valore predefinito è "vero". Se questo è "vero", l'ultimo campione deve terminare sul parametro Stop specificato nella funzione. La "base" è la base del registro che è impostata per valutare "10". L'ultimo parametro è il "dtype". Questo è il tipo di dati degli elementi che verranno generati alla separazione uniforme sulla scala del registro.

Esempio 1

Dopo aver discusso dei parametri della funzione, iniziamo praticamente implementarlo con tutti i suoi parametri e creiamo un array con gli elementi con la separazione uniforme sulla scala del registro con la base 10. Crea un progetto per questo esempio nell'app "Spyder", un rinomato ambiente open source supportato da Python. Per preparare la shell Python per eseguire e scrivere un programma Python, dobbiamo installare i pacchetti di libreria scaricati con la configurazione di Python. Da questi pacchetti installati, importeremo il modulo numpy come "py". Questo sarà il sostituto del nome del numpy nel programma.

Ora, dichiara una variabile con un nome, E.G., "Log_array". A questa variabile, assegnare i valori dalla chiamata di "PY. Logspace (avvio, arresto, num, endpoint, base) ". Assegna il valore al parametro della funzione come 'start = 3.0 ',' stop = 5.0 ',' num = 6 ',' endpoint 'dovrebbe avere il suo valore predefinito per la funzione, i.e., "Vero" e la "base" avrebbero anche il valore predefinito uguale a "10". Una volta che tutti questi valori sono specificati nei parametri della funzione Spazio di registro, genererà un array e mostrerà che l'array sulla schermata della finestra passa al parametro della funzione di stampa (). Il codice per questo esempio può essere implementato facilmente nello script Python. È menzionato di seguito:

Copieremo il codice sopra per analizzare l'output e quindi eseguirlo nel compilatore. L'output comporterebbe l'array unidimensionale con i sei elementi numerici con il tipo di dati "float" che sarà separato uniformemente sulla scala del registro. Il tipo di dati degli elementi dell'array è galleggiante perché non abbiamo definito il tipo di dati nel parametro della funzione, quindi è stato impostato sul suo valore predefinito, "float". Potremmo modificare il tipo di dati degli elementi dell'array semplicemente aggiungendo il tipo di dati come parametro nella funzione e possiamo specificarli su qualsiasi tipo di dati, diciamo "int". L'array avrebbe elementi con il tipo di dati intero in quel caso.

Esempio 2

Possiamo anche usare questa funzione di logspace per tracciare il grafico degli elementi generati sulla scala del registro. Innanzitutto, avremmo importato rispettivamente le due librerie "Numpy" e "Pylab". Numpy per lavorare con array e logs Funzione di ritmo e il pilab per il grafico che traccia per visualizzare l'array risultante dallo spazio del registro. Abbiamo importato Numpy come "PN" e Pylab come "PLT". Useremo questi prefissi anziché il nome dei moduli nel codice.

Qui, trameremo i grafici, quindi siamo tenuti a definire l'asse del grafico come "x1" e "y". Definiremo la "X1" assegnando i valori dalla funzione "PN. Logspace (0, 3, 10) ". L'X1 avrà l'array con dieci elementi a partire da zero e terminerà a 3 sulla scala del registro. Quindi definiremo Y assegnandolo la funzione “NP. ZEROS (10) ". Questa funzione genererà un array di 10 elementi, tutti con valori pari a zero, e questo sarà assegnato a "y". Ora tracceremo i valori di x1 e y chiamando il metodo “PLT. trama (x1, y+0.3, 'O') ”, che dice che per tutti i valori di X1, la“ y ”avrà il valore 0.3. Per il confronto, possiamo anche introdurre un'altra variabile, "x2" e assegnarle lo stesso valore di X1 di "PN. Logspace (0, 3, 10) ". Tuttavia, tracceremo il suo valore con Y come "P. trama (x1, y, 'o') ", il che significa che per tutti i valori di x2, la" y "sarà zero. Usando il PLT.show (), possiamo visualizzare i grafici e analizzare i risultati. Di seguito sono riportati il ​​codice e l'output per questo esempio:

importa numpy come pn
Importa Pyplot come PLT
X1 = Pn.Logspace (0, 3, 10, endpoint = true)
x2 = pn.Logspace (0, 3, 10, endpoint = true)
X = Pn.zeri (10)
Plt.trama (x1, y, 'o')
Plt.trama (x2, y + 0.3, 'o')
Plt.ylim ([-0.4, 2])
Plt.spettacolo()

Conclusione

Questo articolo ha mostrato e discusso la metodologia di lavoro della funzione Logspace. Il compilatore utilizzato per l'impianto di questo articolo è "Spyder". Abbiamo implementato due esempi e mostrato anche la rappresentazione grafica di questa funzione.