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私は次の問題をしなければなりません:対数スケールで均等に分散された数値を持つ1d-stringが必要です。正確に言えば、1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,20,30,40...,100,200,300 などです。これは最大 10^9 になる可能性があるため、入力はオプションではありません ;)

これまでの私のコードは次のとおりです。

ome = np.linspace(1,9,9).reshape(9,1)
pow = np.linspce(0,5,6).reshape(1,6)
logome = ome*(10**pow)

しかし、これは機能せず、続行する方法がわかりません...何か提案はありますか?

わかりました、誰かが興味を持っているなら、私はいくつかの方法を考え出しました:

ome = np.linspace(1,9,9).reshape(1,9)
pow = np.linspce(0,5,6)
pow = np.power(10,pow).reshape(6,1)
logome = ome*pow
logome.reshape(54)

ほらほら:)

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目的の出力を得るには、おそらく次のようにします。

>>> (np.arange(1, 10) * 10**np.arange(9)[:,None]).flatten()
array([        1,         2,         3,         4,         5,         6,
               7,         8,         9,        10,        20,        30,
              40,        50,        60,        70,        80,        90,
             100,       200,       300,       400,       500,       600,
             700,       800,       900,      1000,      2000,      3000,
            4000,      5000,      6000,      7000,      8000,      9000,
           10000,     20000,     30000,     40000,     50000,     60000,
           70000,     80000,     90000,    100000,    200000,    300000,
          400000,    500000,    600000,    700000,    800000,    900000,
         1000000,   2000000,   3000000,   4000000,   5000000,   6000000,
         7000000,   8000000,   9000000,  10000000,  20000000,  30000000,
        40000000,  50000000,  60000000,  70000000,  80000000,  90000000,
       100000000, 200000000, 300000000, 400000000, 500000000, 600000000,
       700000000, 800000000, 900000000])

ここで、第 2 項は次のように機能します。

>>> np.arange(5)
array([0, 1, 2, 3, 4])
>>> np.arange(5)[:, None]
array([[0],
       [1],
       [2],
       [3],
       [4]])
>>> 10**np.arange(5)[:, None]
array([[    1],
       [   10],
       [  100],
       [ 1000],
       [10000]])

にも興味があるかもしれませんnp.logspace。ところで、この配列は対数スケールで均等に分散されていないことに注意してください。

于 2013-01-23T13:31:22.960 に答える