Numpy Logspace
Verfahren
Wir werden zuerst etwas über den Hintergrund und die Anwendung dieser Funktion erfahren, ich.e., Numpy Logspace. Dann werden wir nach und nach unser Wissen über die Syntax- und Deklarationsmethode dieser Funktion aufbauen, indem wir die Programme für diese Funktion im Python -Skript praktisch schreiben.
Syntax
Die für diese Funktion in der Python -Sprache vorgesehene Syntax wird wie folgt angegeben:
Numpy. logspace (start, stop, num = 50, Endpoint = true, base = 10.0, dType = keine)
Aus der zuvor genannten Methode für diese Funktion ist ersichtlich, dass diese Funktion genügend Werte als Eingabeparameter nimmt. Wir werden diese Parameter individuell im Artikel erläutern.
Die ersten beiden Parameter sind „Start“ und der „Stopp“. Diese beiden Parameter definieren den Bereich wie im Start und das Ende des Bereichs, in dem wir die Nummer auf der Protokollskala existieren sollen. Die „Num“ in der Funktion repräsentiert die Anzahl der gewünschten Elemente auf der Protokollskala. Der "Endpunkt" ist der optionale Parameter in der Funktion und sein Standardwert ist "wahr". Wenn dies „wahr“ ist, muss das letzte Beispiel am angegebenen Stoppparameter in der Funktion enden. Die „Basis“ ist die Basis des Protokolls, die auf den Wert "10" gesetzt ist. Der letzte Parameter ist der "DTYPE". Dies ist der Datentyp der Elemente, der bei gleichmäßiger Trennung auf der Protokollskala erzeugt wird.
Beispiel 1
Nachdem wir die Parameter der Funktion diskutiert haben, können wir sie praktisch mit all ihren Parametern implementieren und ein Array mit den Elementen mit der einheitlichen Trennung auf der Protokollskala mit Basis 10 erstellen. Erstellen Sie ein Projekt für dieses Beispiel in der "Spyder" -App, einer renommierten Open-Source-Umgebung, die von Python unterstützt wird. Um die Python -Shell zum Ausführen und Schreiben eines Python -Programms vorzubereiten, müssen wir die heruntergeladenen Bibliothekspakete mit dem Python -Setup installieren. Aus diesen installierten Paketen importieren wir das Modul Numpy als „py“. Dies wird der Ersatz für den Namen des Numpy im Programm sein.
Deklariere nun eine Variable mit einem Namen, e.G., "Log_array". Zu dieser Variablen die Werte aus der Aufruf des „PY“ zuweisen. Logspace (Start, Stopp, Num, Endpunkt, Basis) ”. Weisen Sie dem Parameter der Funktion als 'start = 3 den Wert zu.0 ',' Stop = 5.0 ',' num = 6 ',' Endpoint 'sollte ihren Standardwert für die Funktion haben, i.e., "True" und die "Basis" hätten auch den Standardwert entspricht "10". Sobald alle diese Werte in den Parametern der Log Space -Funktion angegeben werden. Der Code für dieses Beispiel kann einfach im Python -Skript implementiert werden. Es wird unten erwähnt:
Wir kopieren den obigen Code, um die Ausgabe zu analysieren und ihn dann im Compiler auszuführen. Die Ausgabe würde dazu führen, dass das eindimensionale Array mit den sechs Zahlenelementen mit dem Datentypen-Float, der auf der Protokollskala gleichmäßig getrennt wird, gleichmäßig getrennt wird. Der Datentyp der Array -Elemente ist Floats, da wir den Datentyp im Funktionsparameter nicht definiert haben und daher auf seinen Standardwert "Float" festgelegt wurden, "Float" festgelegt wurde, "Float" festgelegt. Wir können den Datentyp der Array -Elemente ändern, indem wir den Datentyp als Parameter in der Funktion einfach hinzufügen und ihn zu einem beliebigen Datentyp angeben. Das Array hätte in diesem Fall Elemente mit der Datentyp -Integer.
Beispiel 2
Wir können diese Logspace -Funktion auch verwenden, um das Diagramm der auf der Protokollskala generierten Elemente zu zeichnen. Zuerst würden wir die beiden Bibliotheken "Numpy" und "Pylab" importieren. Numpy arbeitet mit Arrays und Protokollen -Tempo -Funktionen und dem Pylab für das Diagramm -Diagramm zur Visualisierung des Arrays infolge des Protokollraums. Wir haben Numpy als "PN" und Pylab als "PLT" importiert. Wir werden diese Präfixe anstelle des Namens der Module im Code verwenden.
Hier zeichnen wir die Grafiken auf, also müssen wir die Achse des Diagramms als "x1" und "y" definieren. Wir werden das „x1“ definieren, indem wir die Werte aus der Funktion „PN“ zuweisen. Logspace (0, 3, 10) ”. Der X1 hat das Array mit zehn Elementen von Null und endet mit 3 auf der Protokollskala. Dann werden wir das Y definieren, indem wir ihm die Funktion „NP zuweisen. Nullen (10) ”. Diese Funktion erzeugt ein Array von 10 Elementen, die alle Werte gleich Null haben, und dies wird „y“ zugewiesen. Jetzt werden wir die Werte von x1 und y zeichnen, indem wir die Methode „PLT aufrufen. Diagramm (x1, y+0.3, 'o') ”, was besagt, dass für alle Werte von x1 das„ y “den Wert 0 haben wird.3. Zum Vergleich können wir auch eine andere Variable „x2“ einführen und ihm den gleichen Wert wie X1 wie „PN“ zuweisen. Logspace (0, 3, 10) ”. Wir werden jedoch seinen Wert mit y als „p) zeichnen. Diagramm (x1, y, 'o') ”, was bedeutet, dass für alle Werte von x2 das„ y “Null sein wird. Verwenden der PLT.show (), wir können die Grafiken anzeigen und die Ergebnisse analysieren. Im Folgenden finden Sie Code und Ausgabe für dieses Beispiel:
importieren Sie Numpy als PNPyplot als PLT importieren
x1 = pn.logspace (0, 3, 10, Endpoint = true)
x2 = pn.logspace (0, 3, 10, Endpoint = true)
x = pn.Nullen (10)
PLT.Diagramm (x1, y, 'o')
PLT.Diagramm (x2, y + 0.3, 'o')
PLT.ylim ([-0.4, 2])
PLT.zeigen()
Abschluss
In diesem Artikel wurde die Arbeitsmethode der Logspace -Funktion gezeigt und erörtert. Der für die Implantation dieses Artikels verwendete Compiler ist „Spyder“. Wir haben zwei Beispiele implementiert und auch die grafische Darstellung dieser Funktion gezeigt.