def get_log2_x_scale(sample_num=32, ref_val=1.0, min_exposure=(- 6.5), max_exposure=6.5):
    '\n    Log2スケールのx軸データを作る。\n\n    Examples\n    --------\n    >>> get_log2_x_scale(sample_num=10, min_exposure=-4.0, max_exposure=4.0)\n    array([[  0.0625       0.11573434   0.214311     0.39685026   0.73486725\n              1.36079      2.5198421    4.66611616   8.64047791  16.        ]])\n    '
    x_min = np.log2((ref_val * (2 ** min_exposure)))
    x_max = np.log2((ref_val * (2 ** max_exposure)))
    x = np.linspace(x_min, x_max, sample_num)
    return (2.0 ** x)
Log2スケールのx軸データを作る。

Examples
--------
>>> get_log2_x_scale(sample_num=10, min_exposure=-4.0, max_exposure=4.0)
array([[  0.0625       0.11573434   0.214311     0.39685026   0.73486725
          1.36079      2.5198421    4.66611616   8.64047791  16.        ]])
def get_log2_x_scale(sample_num=32, ref_val=1.0, min_exposure=(- 6.5), max_exposure=6.5):
    '\n    Log2スケールのx軸データを作る。\n\n    Examples\n    --------\n    >>> get_log2_x_scale(sample_num=10, min_exposure=-4.0, max_exposure=4.0)\n    array([[  0.0625       0.11573434   0.214311     0.39685026   0.73486725\n              1.36079      2.5198421    4.66611616   8.64047791  16.        ]])\n    '
    x_min = np.log2((ref_val * (2 ** min_exposure)))
    x_max = np.log2((ref_val * (2 ** max_exposure)))
    x = np.linspace(x_min, x_max, sample_num)
    return (2.0 ** x)