使用 np.linspace(0,3,100( 将给出一个在 0 和 3 之间相等距离的数字范围。 获得 0 到 3 之间的数字范围的最佳方法是什么，但更密集地接近 3，并且在开始时密度更低，也许是以对数方式。
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(np.log10(1(， np.log10(4(， 100(-1 给出的样本接近 0 比 3 更密集。
此外，还有一种更数学上明确的方法吗？
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这是我自己能想到的最好的： s = -1*(3*10**(-np.linspace(0,4,25((-1(
np.geomspace比np.logspace略有改进，这更方便，因为可以直接指定端点。 然后，Rpoleski的答案变成了
4 - np.geomspace(1, 4, 25)[::-1]
尝试np.logspace()。您需要将np.log10()用于参数。