生成一个指数间隔的数字列表
Generate an exponentially-spaced list of numbers
我想在 C++ 中生成一个指数间隔的数字列表,其中点数和边界是已知的(就像 Matlab 的 linspace 或 logspace,或 Python 的 numpy.logspace ).我找到了几种对数间隔数字的实现(见下文),但想不出一种方法将它们转换为指数间隔的数字,此外,界限可以是负数。
这是我目前所发现的:
Is there something like numpy.logspace in C++?
EXPLIST: Stata module to generate an exponentially-spaced list of numbers(不知道这种语言到底是什么)
Generating a logarithmically spaced numbers
编辑:
我应该在赶到 Whosebug 之前多考虑一下这个问题,这是我实际做的(受 this question 启发):
给定两个界限 first
和 last
,我想生成一个 n
大小的数组,该数组以 first
开头并以 last
结尾,其中每个数组的元素都是一些 x
的指数。
这道数学题是一个简单的数列U(i)
,从U(0) = first
开始,到U(n) = last
结束,U(i) = first * q^i
结束(for i in {0, 1, .. ., n}) 和 q = pow(last / first, 1 / (n - 1))
。
这是原始代码:
#include <Eigen\Dense>
using namespace Eigen;
VectorXd expList(double first, double last, DenseIndex n)
{
VectorXd vector(n); // native C++ array or vector can be used of course
double m = (double) 1 / (n - 1);
double quotient = pow(last / first, m);
vector(0) = first;
for (DenseIndex i = 1; i < n; i++) // DenseIndex is just a typedef ptrdiff_t from the Eigen library
vector(i) = vector(i - 1) * quotient;
return vector;
}
这适用于任何相同符号的双打 first
和 last
,当然 first < last
,但它可以适用于负数 first
和正数 last
也做了一点调整。
示例:
对于第一个 = 50 和最后一个 = 300 000 以及一个包含 100 个元素的数组
我假设你的意思是一个双精度列表 (d1,...,dn) 使得 e^d(i+1)-e^di 是常数?
在那种情况下,下面的函数应该做你想做的:
#include <vector>
#include <math.h>
#include <iostream>
std::vector<double> explist(double first, double last, double size)
{
if(first>last) std::swap(first,last);
double expfirst = exp(first);
double explast = exp(last);
double step = (explast-expfirst)/(size-1);
std::vector<double> out;
for(double x=expfirst; x<=explast; x+=step)
{
double a = log(x);
out.push_back(a);
}
return out;
}
int main()
{
std::vector<double> test = explist(0,1,6);
for(double d : test)
{
std::cout<<d<<" ";
}
std::cout<<std::endl;
for(double d : test)
{
std::cout<<exp(d)<<" ";
}
std::cout<<std::endl;
}
输出:
0 0.295395 0.523137 0.708513 0.86484 1
1 1.34366 1.68731 2.03097 2.37463 2.71828
目前这个函数只生成升序列表(它只是假设较小的值是左边界)。有几种方法可以使它也适用于降序列表(总是假设最左边的参数是左边界)。我只是想让功能尽可能简单,我认为如果您了解该功能,您将很容易添加该功能。
我想在 C++ 中生成一个指数间隔的数字列表,其中点数和边界是已知的(就像 Matlab 的 linspace 或 logspace,或 Python 的 numpy.logspace ).我找到了几种对数间隔数字的实现(见下文),但想不出一种方法将它们转换为指数间隔的数字,此外,界限可以是负数。
这是我目前所发现的:
Is there something like numpy.logspace in C++?
EXPLIST: Stata module to generate an exponentially-spaced list of numbers(不知道这种语言到底是什么)
Generating a logarithmically spaced numbers
编辑:
我应该在赶到 Whosebug 之前多考虑一下这个问题,这是我实际做的(受 this question 启发):
给定两个界限 first
和 last
,我想生成一个 n
大小的数组,该数组以 first
开头并以 last
结尾,其中每个数组的元素都是一些 x
的指数。
这道数学题是一个简单的数列U(i)
,从U(0) = first
开始,到U(n) = last
结束,U(i) = first * q^i
结束(for i in {0, 1, .. ., n}) 和 q = pow(last / first, 1 / (n - 1))
。
这是原始代码:
#include <Eigen\Dense>
using namespace Eigen;
VectorXd expList(double first, double last, DenseIndex n)
{
VectorXd vector(n); // native C++ array or vector can be used of course
double m = (double) 1 / (n - 1);
double quotient = pow(last / first, m);
vector(0) = first;
for (DenseIndex i = 1; i < n; i++) // DenseIndex is just a typedef ptrdiff_t from the Eigen library
vector(i) = vector(i - 1) * quotient;
return vector;
}
这适用于任何相同符号的双打 first
和 last
,当然 first < last
,但它可以适用于负数 first
和正数 last
也做了一点调整。
示例:
对于第一个 = 50 和最后一个 = 300 000 以及一个包含 100 个元素的数组
我假设你的意思是一个双精度列表 (d1,...,dn) 使得 e^d(i+1)-e^di 是常数? 在那种情况下,下面的函数应该做你想做的:
#include <vector>
#include <math.h>
#include <iostream>
std::vector<double> explist(double first, double last, double size)
{
if(first>last) std::swap(first,last);
double expfirst = exp(first);
double explast = exp(last);
double step = (explast-expfirst)/(size-1);
std::vector<double> out;
for(double x=expfirst; x<=explast; x+=step)
{
double a = log(x);
out.push_back(a);
}
return out;
}
int main()
{
std::vector<double> test = explist(0,1,6);
for(double d : test)
{
std::cout<<d<<" ";
}
std::cout<<std::endl;
for(double d : test)
{
std::cout<<exp(d)<<" ";
}
std::cout<<std::endl;
}
输出:
0 0.295395 0.523137 0.708513 0.86484 1
1 1.34366 1.68731 2.03097 2.37463 2.71828
目前这个函数只生成升序列表(它只是假设较小的值是左边界)。有几种方法可以使它也适用于降序列表(总是假设最左边的参数是左边界)。我只是想让功能尽可能简单,我认为如果您了解该功能,您将很容易添加该功能。