Numpy Logspace

Numpy é um dos pacotes de bibliotecas mais frequentes que usamos para operações matemáticas, e.g., Álgebra linear, operações da matriz, etc. Esta biblioteca fornece suporte para matrizes, vetores e matrizes multidimensionais. Ele também possui uma função interna que pode ser aplicada a matrizes para várias matrizes e operações de matriz. Esta biblioteca é fornecida por "Python". O Python é a linguagem de programação comumente usada que oferece funções fáceis de entender e de análise de dados estatísticos. Numpy Logspace é uma das funções internas do módulo "Numpy" de Python. Esta função cria o fluxo do número uniformemente distribuído na escala de log.

Procedimento

Primeiro aprenderemos sobre o plano de fundo e a aplicação desta função, eu.e., Numpy Logspace. Em seguida, gradualmente aumentaremos nosso conhecimento do método de sintaxe e declaração desta função, escrevendo praticamente os programas para essa função no script python.

Sintaxe

A sintaxe fornecida para esta função na linguagem Python é dada da seguinte maneira:

Numpy. Logspace (Start, Stop, num = 50, endpoint = true, base = 10.0, dtype = nenhum)

Pode ser visto no método mencionado anteriormente para esta função que essa função leva valores suficientes como seus parâmetros de entrada. Vamos explicar esses parâmetros individualmente no artigo.

Os dois primeiros parâmetros são "Start" e a "Stop". Esses dois parâmetros definem o intervalo como no início e no final do intervalo em que queremos que o número exista na escala de log. O "num" na função representa o número de elementos que queremos na escala de log. O "ponto final" é o parâmetro opcional na função e seu valor padrão é "verdadeiro". Se isso for "verdadeiro", a última amostra deve terminar no parâmetro de parada especificado na função. A "base" é a base do log que está definida para valorizar "10". O último parâmetro é o "dtype". Este é o tipo de dados dos elementos que serão gerados em separação uniforme na escala de log.

Exemplo 1

Depois de discutir os parâmetros da função, vamos começar praticamente implementá -la com todos os seus parâmetros e criar uma matriz com os elementos com a separação uniforme na escala de log com a base 10. Crie um projeto para este exemplo no aplicativo "Spyder", um renomado ambiente de código aberto suportado pelo Python. Para preparar o Python Shell para executar e escrever um programa Python, devemos instalar os pacotes de biblioteca baixados com a configuração do Python. A partir desses pacotes instalados, importaremos o módulo Numpy como "py". Este será o substituto do nome do Numpy no programa.

Agora, declare uma variável com um nome, e.g., “Log_array”. Para esta variável, atribua os valores da chamada do “py. Logspace (Start, Stop, num, endpoint, base) ”. Atribuir o valor ao parâmetro da função como 'start = 3.0 ',' Stop = 5.0 ',' num = 6 ',' endpoint 'deve ter seu valor padrão para a função, i.e., "Verdadeiro" e a "base" também teriam o valor padrão igual a "10". Depois que todos esses valores forem especificados para os parâmetros da função de espaço de log, ele gerará uma matriz e mostrará que a matriz na tela da janela passa isso para o parâmetro da função print (). O código para este exemplo pode ser implementado facilmente no script python. É mencionado abaixo:

Copiaremos o código acima para analisar a saída e depois executá -lo no compilador. A saída resultaria na matriz unidimensional ter os seis elementos numéricos com o tipo de dados 'flutuante' que será separado uniformemente na escala de log. O tipo de dados dos elementos da matriz é flutuante porque não definimos o tipo de dados no parâmetro de função, por isso foi definido como seu valor padrão, "Float". Podemos alterar o tipo de dados dos elementos da matriz simplesmente adicionando o tipo de dados como um parâmetro na função e pode especificá -lo a qualquer tipo de dados, digamos: "Int". A matriz teria elementos com o tipo de dados inteiro nesse caso.

Exemplo 2

Também podemos usar esta função logspace para plotar o gráfico dos elementos gerados na escala de log. Primeiro, importaríamos as duas bibliotecas "Numpy" e "Pylab", respectivamente. Numpy para trabalhar com matrizes e registros função de ritmo e o pylab para a plotagem do gráfico para visualizar a matriz resultante do espaço de log. Nós importamos Numpy como "PN" e Pylab como "PLT". Usaremos esses prefixos em vez do nome dos módulos no código.

Aqui, estaremos plotando os gráficos, por isso somos obrigados a definir o eixo do gráfico como "x1" e "y". Vamos definir o "x1" atribuindo os valores da função "PN. Logspace (0, 3, 10) ”. O X1 terá a matriz com dez elementos a partir de zero e terminando em 3 na escala de log. Em seguida, definiremos o y atribuindo a função “np. Zeros (10) ”. Esta função gerará uma matriz de 10 elementos, todos com valores iguais a zero, e isso será atribuído a "y". Agora, planejaremos os valores de X1 e Y chamando o método de "PLT. Lote (x1, y+0.3, 'O') ”, que diz que, para todos os valores de x1, o“ y ”terá o valor 0.3. Para a comparação, também podemos introduzir outra variável, "x2" e atribuir o mesmo valor que x1 como "pn. Logspace (0, 3, 10) ”. No entanto, vamos traçar seu valor com y como “p. plot (x1, y, 'o') ”, o que significa que, para todos os valores de x2, o“ y ”será zero. Usando o PLT.mostrar (), podemos exibir os gráficos e analisar os resultados. A seguir estão o código e a saída deste exemplo:

importar numpy como PN
importar pyplot como pLT
x1 = pn.Logspace (0, 3, 10, endpoint = true)
x2 = pn.Logspace (0, 3, 10, endpoint = true)
x = pn.Zeros (10)
plt.Lote (x1, y, 'o')
plt.Lote (x2, y + 0.3, 'O')
plt.ylim ([-0.4, 2])
plt.mostrar()

Conclusão

Este artigo mostrou e discutiu a metodologia de trabalho da função Logspace. O compilador usado para a implantação deste artigo é "Spyder". Implementamos dois exemplos e também mostramos a representação gráfica desta função.