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- 易用性：

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- 描述内容存在歧义指代不明、上下文矛盾。

- 逻辑不清晰，该分类、分项、分步骤的没有给出。

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- 正确性：

- 技术原理、功能、支持平台、参数类型、异常报错等描述和软件实现不一致。

- 原理图、架构图等存在错误。

- 命令、命令参数等错误。

- 代码片段错误。

- 命令无法完成对应功能。

- 界面错误，无法指导操作。

- 代码样例运行报错、运行结果不符。

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mindspore.numpy.logspace

mindspore.numpy.logspace(start, stop, num=50, endpoint=True, base=10.0, dtype=None, axis=0)

Returns numbers spaced evenly on a log scale.

In linear space, the sequence starts at base ** start (base to the power of start) and ends with base ** stop (see endpoint below).

参数

• start (Union[int, list(int), tuple(int), tensor]) – base ** start is the starting value of the sequence.

• stop (Union[int, list(int), tuple(int), tensor]) – base ** stop is the final value of the sequence, unless endpoint is False. In that case, num + 1 values are spaced over the interval in log-space, of which all but the last (a sequence of length num) are returned.

• num (int, optional) – Number of samples to generate. Default: 50 .

• endpoint (bool, optional) – If True, stop is the last sample. Otherwise, it is not included. Default: True .

• base (Union[int, float], optional) – The base of the log space. The step size between the elements in $ln(samples)/ln(base)$ (or $lo{g}_{base}(samples)$) is uniform. Default: 10.0 .

• dtype (Union[mindspore.dtype, str], optional) – Designated tensor dtype. If dtype is None, infer the data type from other input arguments. Default: None .

• axis (int, optional) – The axis in the result to store the samples. Relevant only if start or stop is array-like. By default, the samples will be along a new axis inserted at the beginning. Use -1 to get an axis at the end. Default: 0 .

返回

Tensor, equally spaced on a log scale.

异常

TypeError – If input arguments have types not specified above.

Supported Platforms:

Ascend GPU CPU

样例

>>> import mindspore.numpy as np
>>> print(np.logspace(0, 5, 6, base=2.0))
[ 1.  2.  4.  8. 16. 32.]