python等比数列【工具与库】NumPy提供函数用于生产等差数列和等比数列

# 1. 介绍 - 1.1 什么是等比数列？ - 1.2 NumPy介绍 - 1.3 本文主旨 # 2. NumPy基础 NumPy是Python中用于科学计算的库，提供了高性能的多维数组对象以及相应的工具。在处理数学运算、数组操作、线性代数等方面具有很强的功能，是数据科学和机器学习领域中不可或缺的库之一。 #### 2.1 NumPy安装与导入 要使用NumPy，首先需要安装NumPy库。可以通过pip包管理工具来进行安装： ```bash pip install numpy ``` 安装完成后，我们可以通过以下方式导入NumPy库： ```python import numpy as np ``` #### 2.2 NumPy数组与常用操作 NumPy中最基本的数据结构是多维数组（ndarray），可以是一维数组、二维数组甚至更高维数组。通过NumPy数组，我们可以进行各种数学运算、数组操作、广播等操作。 ```python # 创建一维数组 arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 创建二维数组 arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 数组形状 print(arr1.shape) # 输出 (5,) print(arr2.shape) # 输出 (2, 3) # 索引与切片 print(arr1[0]) # 输出 1 print(arr2[1, 2]) # 输出 6 # 数学运算 arr3 = arr1 + 1 print(arr3) # 输出 [2 3 4 5 6] ``` #### 2.3 使用NumPy创建等差数列 NumPy提供了`np.arange()`函数用于创建等差数列，通过指定起始值、终止值和步长来生成等差数列。 ```python # 创建等差数列 arithmetic_seq = np.arange(1, 11, 2) print(arithmetic_seq) # 输出 [1 3 5 7 9] ``` 在NumPy基础章节中，我们简要介绍了NumPy库的安装导入、数组基本操作以及如何使用`np.arange()`函数创建等差数列。在接下来的章节中，我们将深入探讨NumPy中的等比数列生成函数及其应用场景。 # 3. 生成等比数列 在数学中，等比数列是一种数学序列，其中每一项与前一项之比都是一个常数。在实际应用中，我们经常需要生成等比数列用于数据处理、计算或其他领域。NumPy作为一个强大的数值计算库，提供了方便的函数用于生成等比数列。 #### 3.1 等比数列概念回顾 等比数列