NumPy教程-numpy.log()在 Python 中的使用
NumPy教程-numpy.log()在 Python 中的使用
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numpy.log() 是一个数学函数，用于计算 x（x 属于所有输入数组元素）的自然对数。它是指数函数的反函数，也是逐元素的自然对数。自然对数 log 是指数函数的逆运算，因此 log(exp(x))=x。以 e 为底的对数是自然对数。
语法
numpy.log(x, /,
out
=None, *,
where
=True, casting=
’same_kind’
, order=
’K’
, dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc
’log’
>
参数
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返回值
示例 1:
import
numpy as np
a
=
np.array([2, 4, 6, 3**8])
a
b
=
np.log(a)
b
c
=
np.log2(a)
c
d
=
np.log10(a)
d
array
(
[ 2, 4, 6, 6561]
)
array
(
[0.69314718, 1.38629436, 1.79175947, 8.78889831]
)
array
(
[ 1. , 2. , 2.5849625 , 12.67970001]
)
array
(
[0.30103 , 0.60205999, 0.77815125, 3.81697004]
)
scssCopy
codearray
(
[ 2, 4, 6, 6561]
)
array
(
[0.69314718, 1.38629436, 1.79175947, 8.78889831]
)
array
(
[ 1. , 2. , 2.5849625 , 12.67970001]
)
array
(
[0.30103 , 0.60205999, 0.77815125, 3.81697004]
)
我们导入了别名为 np 的 numpy 库。 我们使用 np.array() 函数创建了一个名为 ’a’ 的数组。 -
我们声明了变量 b、c 和 d，并分别将 np.log()、np.log2() 和 np.log10() 函数的返回值赋给它们。 我们在所有函数中都传递了数组 ’a’。 最后，我们尝试打印 b、c 和 d 的值。
示例 2:
import
numpy
as
np
import
matplotlib.pyplot
as
plt
arr = [
2
,
2.2
,
2.4
,
2.6
,
2.8
,
3
]
result1=np.log(arr)
result2=np.log2(arr)
result3=np.log10(arr)
plt.plot(arr,arr, color=
’blue’
, marker=
"*"
)
plt.plot(result1,arr, color=
’green’
, marker=
"o"
)
plt.plot(result2,arr, color=
’red’
, marker=
"*"
)
plt.plot(result3,arr, color=
’black’
, marker=
"*"
)
plt.show()
我们导入了别名为 np 的 numpy 库。 我们还导入了别名为 plt 的 matplotlib.pyplot 库。 接下来，我们使用 np.array() 函数创建了一个名为 ’arr’ 的数组。 -
然后，我们声明了变量 result1、result2 和 result3，并分别将 np.log()、np.log2() 和 np.log10() 函数的返回值赋给它们。 我们在所有函数中都传递了数组 ’arr’。 最后，我们尝试绘制 ’arr’、result1、result2 和 result3 的值。
示例 3:
import
numpy as np
x
=
np.log([2, np.e, np.e**3, 0])
x
__main__:1: RuntimeWarning: divide by zero encountered
in
log
array([0.69314718, 1. , 3. , -inf])
首先，我们导入了别名为 np 的 numpy 库。 我们声明了变量 ’x’，并将 np.log() 函数的返回值赋给它。 我们在函数中传递了不同的值，如整数值、np.e 和 np.e**2。 最后，我们尝试打印 ’x’ 的值。
在输出中，显示了一个包含源数组元素的对数值的 ndarray。其中，对于值为 0 的元素，log() 函数引发了一个运行时警告，因为它的对数是无穷小。
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