np.logspace
时间: 2023-07-11 19:50:17 浏览: 122
`np.logspace` 是一个 NumPy 库中的函数,用于创建在对数刻度下均匀间隔的数组。它的语法如下:
```python
np.logspace(start, stop, num=50, endpoint=True, base=10.0, dtype=None, axis=0)
```
参数说明:
- start:起始值。
- stop:终止值。
- num:生成的样本数量,默认为50。
- endpoint:如果是 True,则 stop 是最后一个值;如果是 False,则 stop 不是最后一个值。
- base:对数空间的底数。默认为10.0。
- dtype:输出数组的数据类型。
- axis:在哪个维度上生成样本。默认为0,表示在第一个维度上生成样本。
该函数的返回值是一个一维数组。
相关问题
standard_points = np.logspace(np.log10(0.1), np.log10(10), 20) # 使用了numpy库中的subtract.outer函数来计算每个数据点与参考点之间的差值, # 再使用argmin函数来找到差值最小的参考点的索引。最后,根据索引找到对应的参考点即可。 nearest_points = xf[np.abs(np.subtract.outer(standard_points, xf)).argmin(axis=1)] print(nearest_points)
这段代码的作用是:给定一个一维数组 `xf`,以及一个包含 20 个数的一维数组 `standard_points`,找到 `standard_points` 中每个数对应的在 `xf` 中的最接近的数,并将这些最接近的数存储在 `nearest_points` 中。
具体的实现方法是:
1. 使用 `np.logspace` 函数在对数刻度上生成 20 个数,作为参考点 `standard_points`。
2. 使用 `np.subtract.outer` 函数计算每个 `standard_points` 和 `xf` 中所有数之间的差值,得到一个形状为 (20, len(xf)) 的数组。
3. 对这个数组沿着第二个维度使用 `argmin` 函数,得到每个 `standard_points` 对应的在 `xf` 中的最接近的数的索引。
4. 使用这些索引从 `xf` 中取出对应的最接近的数,并将它们存储在 `nearest_points` 中。
注意,这段代码中使用了 NumPy 的广播功能,使得 `np.subtract.outer` 函数可以同时处理两个不同形状的数组。
def TS_wgdStd(series,number,halflife): halflife=int(halflife) d=math.pow(0.5,1/halflife) DecayWGT=np.logspace(0,number-1,number,base=d) avg=TS_AVERAGE(series,number) square=(series-avg)*(series-avg) result=math.sqrt(np.average(series,weights=DecayWGT)) return result
在你提供的代码中,`TS_wgdStd` 函数计算了加权标准差。然而,有一个小错误需要修正。在 `np.average` 函数中,你应该使用 `square` 数组而不是 `series` 数组来计算加权平均值。以下是修正后的代码:
```python
import math
import numpy as np
def TS_wgdStd(series, number, halflife):
halflife = int(halflife)
d = math.pow(0.5, 1 / halflife)
DecayWGT = np.logspace(0, number - 1, number, base=d)
avg = TS_AVERAGE(series, number)
square = (series - avg) * (series - avg)
result = math.sqrt(np.average(square, weights=DecayWGT))
return result
```
修正后的代码将 `square` 数组传递给 `np.average` 函数,以便正确计算加权平均值,并将结果返回。请确保在调用 `TS_wgdStd` 函数之前,已经定义和实现了 `TS_AVERAGE` 函数。