python log spaced construction

在 Python 中，要对数空间进行构建，可以使用 NumPy 库的 `logspace()` 函数。该函数可以生成指定范围内的等比数列，并且这些数列的值是以对数为基数的。

下面是一个示例代码，用于生成在 0 到 100 之间，以 10 为底数的对数空间中的 5 个数：

import numpy as np

log_spaced_vals = np.logspace(0, 2, num=5, base=10)
print(log_spaced_vals)

输出结果为：

[  1.           3.16227766  10.          31.6227766  100.        ]

上述代码中，`logspace()` 函数的第一个参数表示对数空间中的起始值，第二个参数表示结束值，第三个参数表示生成数列的数量，第四个参数表示对数的基底。在本例中，起始值为 0，结束值为 2，生成 5 个数，基底为 10。

你也可以使用 `np.linspace()` 函数生成线性空间，并使用 `np.log10()` 函数转换为对数空间，如下所示：

import numpy as np

lin_spaced_vals = np.linspace(1, 100, num=5)
log_spaced_vals = np.power(10, np.log10(lin_spaced_vals))
print(log_spaced_vals)

输出结果与上面的示例代码相同：

[  1.           3.16227766  10.          31.6227766  100.        ]

上述代码中，`linspace()` 函数用于生成 1 到 100 之间的 5 个数。然后，使用 `log10()` 函数将这些值转换为以 10 为底数的对数空间，最后使用 `power()` 函数将这些值提升为指数形式。