Pythonのnumpy.geomspace関数とは？使い方と実行例を徹底解説

numpy.geomspace()関数とは

numpy.geomspace()は、対数スケール上で均等に配置された数値の配列（等比数列・幾何級数）を生成するNumPyの関数です。指定した範囲内で、隣り合う要素同士の比が一定となる数列を作成できるため、桁違いに変化するデータの可視化やシミュレーションなどに活用されます。

関連する関数との違い

• numpy.linspace：geomspaceと似た関数ですが、等比数列ではなく等差数列（算術級数）として数値を生成します。

• numpy.logspace：geomspaceと似た関数ですが、始点と終点を対数（log10）の指数として指定します。

構文

numpy.geomspace(start, stop, num=50, endpoint=True, dtype=None)

主なパラメータ

この関数では、以下のパラメータを指定できます。

• start：数列の開始値。

• stop：数列の終了値。

• num：startからstopの間に生成する要素数（デフォルトは50）。

• endpoint：終了値（stop）を出力配列に含めるかどうかを制御します。endpoint=Trueの場合、stopが配列の最後の要素として含まれます。endpoint=Falseの場合、stopは含まれません。

• dtype：出力配列のデータ型を指定します。

使用例1：基本的な使い方

まずは、最もシンプルな使用例を見てみましょう。

# numpyをインポート
import numpy as np

# geomspace()関数
x = np.geomspace(1, 2000, num=8)
print("geomspace of X: \n", x)

出力結果

geomspace of X:
 [1.00000000e+00 2.96193630e+00 8.77306662e+00 2.59852645e+01
 7.69666979e+01 2.27970456e+02 6.75233969e+02 2.00000000e+03]

この例では、1から2000までの範囲で8個の要素を持つ等比数列が生成されています。各要素は約2.96倍ずつ増加しており、対数スケール上で等間隔に配置されていることが確認できます。

使用例2：endpoint=Falseを指定した場合

次に、endpoint=Falseを指定した場合の動作を確認してみましょう。

# numpyをインポート
import numpy as np

# geomspace()関数
x = np.geomspace(2, 800, num=9, endpoint=False)
print("geomspace of X :\n", x)

出力結果

geomspace of X :
 [ 2. 3.89177544 7.57295802 14.73612599 28.67484658
 55.79803176 108.57670466 211.27807602 411.12341312]

ここではendpoint=Falseを指定しているため、終了値である800は数列に含まれません。その結果、最後の要素は約411となっており、stopの値が配列から除外されていることがわかります。