np的linspace和logspace

import numpy as np
import numpy as np
In [7]:

np.arange(5)
Out[7]:
array([0, 1, 2, 3, 4])
In [ ]:

等差数列
#等差数列
#对开始1和结束13{1，13}的区间进行，等距划分，当endpoint默认值是True时，间隔是 （13-1）/（num-1），间隔为4，所以就是1，1+4，1+4*2，1+4*3，共计四个数
#当endpoint设为False时，表示不包含结束值13，间隔是（13-1）/num，间隔为3，所以就是1，1+3，1+3*2，1+3*3，此时下个数 再+3就是结束值13了，但是不能包含。
In [25]:

np.linspace(1,13,4,endpoint= True)
Out[25]:
array([ 1.,  5.,  9., 13.])
In [26]:

alse
np.linspace(1,13,4,endpoint= False)
Out[26]:
array([ 1.,  4.,  7., 10.])
In [ ]:

#等比数列
#start=1 end=3,num=3,base=10， 与linspace类似，开始1，结束3，num表示3个数的数列，base=10 是默认值，可以不写，用y表示end，x表示start
#表示的意思是10^y/10^x=10^(y-x), 指数间隔是(y-x)/(num-1)=（3-1）/（3-1）=1，也就是说，结果是10^1, 10^(1+1), 10^(1+1*2) endpoint等于false时，与上
#类似，这个数列，在对数空间是等差数列。有在深度学习的视频听到过用这个，认为更好
In [30]:

， base=10
np.logspace(1,3,3， base=10)
Out[30]:
array([  10.,  100., 1000.])