Numpy.log() je matematická funkce, která se používá k výpočtu přirozeného logaritmu x(x patří všem prvkům vstupního pole). Je to inverzní funkce exponenciální funkce a také přirozený logaritmus z hlediska prvků. Log přirozeného logaritmu je opakem exponenciální funkce, takže log(exp(x))=x. Logaritmus v základu e je přirozený logaritmus.
Syntax
numpy.log(x, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) =
Parametry
x: array_like
Tento parametr definuje vstupní hodnotu pro funkci numpy.log().
out: ndarray, Žádný nebo n-tice ndarray a Žádný (volitelné)
Tento parametr se používá k definování umístění, do kterého se uloží výsledek. Pokud definujeme tento parametr, musí mít tvar podobný vstupnímu vysílání; jinak je vráceno čerstvě přidělené pole. N-tice má délku rovnou počtu výstupů.
kde: array_like(volitelné)
Je to stav, který je vysílán přes vstup. V tomto místě, kde je podmínka True, pole out bude nastaveno na výsledek ufunc(universal function); jinak si zachová původní hodnotu.
casting: {'no','equiv','safe','same_kind','unsafe'} (volitelné)
java znak na celé číslo
Tento parametr řídí druh přetypování dat, ke kterému může dojít. 'Ne' znamená, že datové typy by neměly být přetypovány vůbec. „Equiv“ znamená, že jsou povoleny pouze změny v pořadí bajtů. 'Sejf' znamená jediné obsazení, které může umožnit zachování hodnoty. 'stejný_druh' znamená pouze bezpečné vrhání nebo vrhání v rámci druhu. „Nebezpečné“ znamená, že lze provádět jakékoli konverze dat.
pořadí: {'K', 'C', 'F', 'A'} (volitelné)
Tento parametr určuje pořadí iterací výpočtu/rozložení paměti výstupního pole. Ve výchozím nastavení bude pořadí K. Pořadí 'C' znamená, že výstup by měl být C-souvislý. Pořadí „F“ znamená F-souvislý a „A“ znamená F-souvislý, pokud jsou vstupy F-souvislé a pokud vstupy jsou v C-souvislé, pak „A“ znamená C-souvislý. 'K' znamená, aby odpovídalo pořadí prvků na vstupech (co nejpřesněji).
oops v Javě
dtype: datový typ (volitelné)
Přepíše dtype výpočtu a výstupních polí.
test: bool (volitelné)
Ve výchozím nastavení je tento parametr nastaven na hodnotu true. Pokud jej nastavíme na hodnotu false, výstupem bude vždy striktní pole, nikoli podtyp.
podpis
Tento argument nám umožňuje poskytnout specifický podpis 1-d smyčce 'for', použité v základním výpočtu.
extobj
Tento parametr je seznam délky 1, 2 nebo 3 určující velikost vyrovnávací paměti ufunc, celé číslo chybového režimu a funkci zpětného volání chyby.
Návraty
Tato funkce vrací ndarray, který obsahuje přirozenou logaritmickou hodnotu x, která patří všem prvkům vstupního pole.
Příklad 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
Výstup:
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])
Ve výše uvedeném kódu
- Importovali jsme numpy s aliasem np.
- Vytvořili jsme pole 'a' pomocí funkce np.array().
- Deklarovali jsme proměnné b, c a d a přiřadili vrácenou hodnotu funkcí np.log(), np.log2() a np.log10().
- Ve všech funkcích jsme předali pole 'a'.
- Nakonec jsme zkusili vytisknout hodnotu b, c a d.
Ve výstupu byl zobrazen ndarray, který obsahuje hodnoty log, log2 a log10 všech prvků zdrojového pole.
Příklad 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()
Výstup:
řetězec délky
Ve výše uvedeném kódu
- Importovali jsme numpy s aliasem np.
- Také jsme importovali matplotlib.pyplot s aliasem plt.
- Dále jsme vytvořili pole 'arr' pomocí funkce np.array().
- Poté jsme deklarovali proměnné result1, result2, result3 a přiřadili vrácené hodnoty funkcí np.log(), np.log2() a np.log10().
- Ve všech funkcích jsme předali pole 'arr'.
- Nakonec jsme se pokusili vykreslit hodnoty 'arr', result1, result2 a result3.
Ve výstupu je zobrazen graf se čtyřmi rovnými čarami s různými barvami.
Příklad 3:
import numpy as np x=np.log([2, np.e, np.e**3, 0]) x
Výstup:
__main__:1: RuntimeWarning: divide by zero encountered in log array([0.69314718, 1. , 3. , -inf])
Ve výše uvedeném kódu
- Nejprve jsme importovali numpy s aliasem np.
- Deklarovali jsme proměnnou 'x' a přiřadili vrácenou hodnotu funkcí np.log().
- Ve funkci jsme předali různé hodnoty, jako je celočíselná hodnota, np.e a np.e**2.
- Nakonec jsme zkusili vytisknout hodnotu 'x'.
Ve výstupu byl zobrazen ndarray, který obsahuje hodnoty protokolu prvků zdrojového pole.