The numpy.log() je matematická funkce, která pomáhá uživateli vypočítat Přirozený logaritmus x kde x patří všem prvkům vstupního pole. Log přirozeného logaritmu je inverzní k exp() , aby log(exp(x)) = x . Přirozený logaritmus je log se základem e.
Syntaxe: numpy.log(x[, out] = ufunc ‘log1p’) Parametry: pole: [array_like] Vstupní pole nebo objekt. ven : [ndarray, volitelné] Výstupní pole se stejnými rozměry jako vstupní pole, umístěné s výsledkem. Vrátit se : Pole s přirozenou logaritmickou hodnotou x; kde x patří všem prvkům vstupního pole.
Kód #1: Funguje
Python3
java znak na celé číslo
# Python program explaining> # log() function> import> numpy as np> > in_array>=> [>1>,>3>,>5>,>2>*>*>8>]> print> (>'Input array : '>, in_array)> > out_array>=> np.log(in_array)> print> (>'Output array : '>, out_array)> > > print>(>'
np.log(4**4) : '>, np.log(>4>*>*>4>))> print>(>'np.log(2**8) : '>, np.log(>2>*>*>8>))> |
>
oops v Javě
>
Výstup :
Input array : [1, 3, 5, 256] Output array : [ 0. 1.09861229 1.60943791 5.54517744] np.log(4**4) : 5.54517744448 np.log(2**8) : 5.54517744448>
Kód #2 : Grafické znázornění
Python3
# Python program showing> # Graphical representation> # of log() function> import> numpy as np> import> matplotlib.pyplot as plt> > in_array>=> [>1>,>1.2>,>1.4>,>1.6>,>1.8>,>2>]> out_array>=> np.log(in_array)> > print> (>'out_array : '>, out_array)> > plt.plot(in_array, in_array,> >color>=> 'blue'>, marker>=> '*'>)> > # red for numpy.log()> plt.plot(out_array, in_array,> >color>=> 'red'>, marker>=> 'o'>)> > plt.title(>'numpy.log()'>)> plt.xlabel(>'out_array'>)> plt.ylabel(>'in_array'>)> plt.show()> |
>
řetězec délky
>
Výstup :
out_array : [ 0. 0.18232156 0.33647224 0.47000363 0.58778666 0.69314718]>
numpy.log() je funkce v knihovně NumPy Pythonu, která se používá k výpočtu přirozeného logaritmu daného vstupu. Přirozený logaritmus je matematická funkce, která je inverzní k exponenciální funkci. Funkce vezme pole nebo skalár jako vstup a vrátí pole nebo skalár s přirozeným logaritmem každého prvku.
Výhody použití funkce numpy.log() v Pythonu:
- Rychlost: Funkce numpy.log() je vysoce optimalizovaná pro rychlé výpočty, díky čemuž je vhodná pro práci s velkými datovými sadami a komplexními výpočty ve vědeckých výpočtech a analýze dat.
- Matematická přesnost: Funkce numpy.log() poskytuje vysokou matematickou přesnost pro výpočet přirozených logaritmů, díky čemuž je užitečná při numerických simulacích a vědeckých experimentech.
- Všestrannost: Funkci numpy.log() lze použít se širokou škálou typů vstupů, včetně skalárů, polí a matic.
- Integrace s dalšími funkcemi NumPy: Funkce numpy.log() může být snadno integrována s dalšími funkcemi a knihovnami NumPy, což umožňuje složitější výpočty a analýzu dat.
Nevýhody použití funkce numpy.log() v Pythonu:
- Omezená doména: Funkce numpy.log() je definována pouze pro kladná reálná čísla a vyvolá hodnotu ValueError, pokud je zadáno nezáporné číslo.
- Omezená funkčnost: Zatímco funkce numpy.log() je užitečná pro výpočet přirozených logaritmů, má omezenou funkčnost ve srovnání s jinými specializovanějšími knihovnami a funkcemi pro matematické operace a analýzu dat.
- Vyžaduje knihovnu NumPy: Chcete-li použít funkci numpy.log(), musíte mít knihovnu NumPy nainstalovanou a importovanou do vašeho prostředí Pythonu, což může přidat určitou režii k vašemu kódu a nemusí být vhodné pro určité aplikace.
Zde je několik důležitých bodů, které je třeba mít na paměti při používání funkce numpy.log() v Pythonu:
- Funkce numpy.log() vypočítá přirozený logaritmus daného vstupu.
- Přirozený logaritmus je matematická funkce, která je inverzní k exponenciální funkci.
- Funkce vezme pole nebo skalár jako vstup a vrátí pole nebo skalár s přirozeným logaritmem každého prvku.
- Funkce numpy.log() je vysoce optimalizovaná pro rychlé výpočty, takže je vhodná pro práci s velkými datovými sadami a komplexními výpočty ve vědeckých výpočtech a analýze dat.
- Funkci numpy.log() lze použít se širokou škálou typů vstupů, včetně skalárů, polí a matic.
- Funkce numpy.log() je definována pouze pro kladná reálná čísla a vyvolá hodnotu ValueError, pokud je zadáno nekladné číslo.
- Funkce numpy.log() poskytuje vysokou matematickou přesnost pro výpočet přirozených logaritmů, díky čemuž je užitečná při numerických simulacích a vědeckých experimentech.
- Chcete-li použít funkci numpy.log(), musíte mít nainstalovanou a importovanou knihovnu NumPy do vašeho prostředí Pythonu.
Pokud hledáte referenční knihu
na NumPy je jednou z oblíbených možností Python pro analýzu dat od Wese McKinneyho. Tato kniha pokrývá do hloubky NumPy spolu s dalšími důležitými knihovnami Pythonu pro analýzu dat, jako jsou pandy a matplotlib. Obsahuje také praktické příklady a cvičení, které vám pomohou aplikovat to, co jste se naučili.