如何检查序列是否为近似等比序列？附Python实现方案

咱们都清楚，一眼判断一个序列是不是近似常数序列特别容易，比如 [1, 1, 1.01, 1, 1]、[3.32, 3.33, 3.37, 3.35, 3.34] 这类。但要判断近似等差序列就麻烦多了，近似等比序列的判断难度更是上了一个台阶。

最近我碰到这么一个序列需要验证是否为近似等比序列：[0.228983, 0.459001, 0.918014, 1.835991, 3.672006, 7.335999, 14.688007]，这里分享我用到的实现方案，比逐个元素相除要简洁不少：

import numpy as np
delt = np.array([0.228983, 0.459001, 0.918014, 1.835991, 3.672006, 7.335999, 14.688007])
np.diff(np.log(delt))
# 输出结果：array([0.69540462, 0.69316025, 0.69312703, 0.69315372, 0.69205549, 0.69423771])

这个方法利用了对数变换把等比关系转化为等差关系——等比序列取对数后会变成等差序列，所以用np.diff计算对数序列的差分，就能得到近似恒定的差值（对应原序列公比的对数）。相比逐个元素相除再检查结果是否近似恒定，这种方法省去了大量重复输入的繁琐操作，效率高很多。

不确定这个案例算不算简单场景，但亲测好用，特意分享出来，欢迎大家一起讨论改进思路~

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Catau