linspace()与logspace()一句话总结linspace() 是线性等分生成指定数量的等差数列logspace() 是对数等分生成指定数量的等比数列默认基于 10 的幂。极简用法 np.linspace(起始, 终止, 数量)线性均分包含终止值 np.logspace(起始次幂, 终止次幂, 数量)对数均分值 10^i 核心记忆 linspace → 线性空间 → 等差数列差值恒定线在直线上均匀取点。 logspace → 对数空间 → 等比数列比值恒定指数在数轴上均匀取点。importnumpyasnp 2.4.5 linspace()与logspace() 一句话总结 linspace() 是线性等分生成指定数量的等差数列 logspace() 是对数等分生成指定数量的等比数列默认基于 10 的幂。 极简用法 np.linspace(起始, 终止, 数量)线性均分包含终止值 np.logspace(起始次幂, 终止次幂, 数量)对数均分值 10^i 核心记忆 linspace → 线性空间 → 等差数列差值恒定线在直线上均匀取点。 logspace → 对数空间 → 等比数列比值恒定指数在数轴上均匀取点。 # 公式# np.linspace(起始, 终止, 数量)线性均分默认包含终止值# endpointTrue均分间隔公式: 均分步长 (终止 - 起始) ➗ (数量 - 1)# 具体步长 (10 − 0) ÷ (5 − 1) 10 ÷ 4 2.5# 套公式均分步长为2.5点位0,02.5,05,07.5,010# 给你一个起点和一个终点中间均匀地插 num 个点相邻两个点的差值相等 → 等差数列arr1np.linspace(0,10,5)print(endpointTrue(包含10):,arr1)# endpointFalse均分间隔公式: 均分步长 (终止 - 起始) ➗ 数量 具体步长 (10 − 0) ÷ 5 2.0# 套公式均分步长为2; 点位0、022、224、426、628 (第 5 个点还没到 10,出来5个数了就终止)arr2np.linspace(0,10,5,endpointFalse)print(endpointFalse(不包含10):,arr2)## # 一句话小总结# ① 带着终点n 个点中间 n-1 个缝 → ➗ (数量 - 1)# ② 不带终点切成 num 等长小段 → ➗ 数量# 看源码理解均分步长源码规定function_base.py文件第123~~~128行# num operator.index(num)# if num 0:# raise ValueError(# fNumber of samples, {num}, must be non-negative.# )# div (num - 1) if endpoint else num# ### 3. logspace2¹, 2², 2³, 2⁴, 2⁵均分生成5个数对数/等比base2为底求每个指数的幂# 把指数空间线性等分然后取 base 的幂 → 得到的值构成 等比数列。# 验证等比 相邻项比值 4÷2 8÷4 16÷8 32÷16 2arr3np.logspace(1,5,5,base2)print(\nlogspace 对数等分\n,arr3)print()