The numpy.log() je matematická funkcia, ktorá pomáha používateľovi počítať Prirodzený logaritmus x kde x patrí všetkým prvkom vstupného poľa. Log prirodzeného logaritmu je inverzná funkcia exp() , takže log(exp(x)) = x . Prirodzený logaritmus je logaritmický základ e.
Syntax: numpy.log(x[, out] = ufunc ‘log1p’) parametre: pole: [array_like] Vstupné pole alebo objekt. von : [ndarray, voliteľné] Výstupné pole s rovnakými rozmermi ako vstupné pole, umiestnené s výsledkom. Návrat : Pole s prirodzenou logaritmickou hodnotou x; kde x patrí všetkým prvkom vstupného poľa.
mvc s javou
Kód #1: Funguje
Python3
# 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>))> |
>
>
Výkon :
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 znázornenie
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()> |
xor v c++
>
>
Výkon :
out_array : [ 0. 0.18232156 0.33647224 0.47000363 0.58778666 0.69314718]>
numpy.log() je funkcia v knižnici NumPy Pythonu, ktorá sa používa na výpočet prirodzeného logaritmu daného vstupu. Prirodzený logaritmus je matematická funkcia, ktorá je inverznou k exponenciálnej funkcii. Funkcia berie ako vstup pole alebo skalár a vracia pole alebo skalár s prirodzeným logaritmom každého prvku.
Výhody použitia funkcie numpy.log() v Pythone:
- Funkcia Speed: numpy.log() je vysoko optimalizovaná pre rýchle výpočty, vďaka čomu je vhodná na prácu s veľkými súbormi údajov a zložitými výpočtami vo vedeckých výpočtoch a analýze údajov.
- Matematická presnosť: Funkcia numpy.log() poskytuje vysokú matematickú presnosť na výpočet prirodzených logaritmov, vďaka čomu je užitočná pri numerických simuláciách a vedeckých experimentoch.
- Všestrannosť: Funkciu numpy.log() možno použiť so širokou škálou typov vstupov vrátane skalárov, polí a matíc.
- Integrácia s inými funkciami NumPy: Funkciu numpy.log() je možné jednoducho integrovať s inými funkciami a knižnicami NumPy, čo umožňuje komplexnejšie výpočty a analýzu údajov.
Nevýhody používania funkcie numpy.log() v Pythone:
- Obmedzená doména: funkcia numpy.log() je definovaná len pre kladné reálne čísla a ak je zadané záporné číslo, vyvolá hodnotu ValueError.
- Obmedzená funkčnosť: Zatiaľ čo funkcia numpy.log() je užitočná na výpočet prirodzených logaritmov, má obmedzenú funkčnosť v porovnaní s inými špecializovanejšími knižnicami a funkciami na matematické operácie a analýzu údajov.
- Vyžaduje knižnicu NumPy: Ak chcete použiť funkciu numpy.log(), musíte mať knižnicu NumPy nainštalovanú a importovanú vo vašom prostredí Pythonu, čo môže zvýšiť réžiu vášho kódu a nemusí byť vhodné pre určité aplikácie.
Tu je niekoľko dôležitých bodov, ktoré treba mať na pamäti pri používaní funkcie numpy.log() v Pythone:
- Funkcia numpy.log() vypočíta prirodzený logaritmus daného vstupu.
- Prirodzený logaritmus je matematická funkcia, ktorá je inverznou k exponenciálnej funkcii.
- Funkcia berie ako vstup pole alebo skalár a vracia pole alebo skalár s prirodzeným logaritmom každého prvku.
- Funkcia numpy.log() je vysoko optimalizovaná pre rýchle výpočty, vďaka čomu je vhodná na prácu s veľkými súbormi údajov a zložitými výpočtami vo vedeckých výpočtoch a analýze údajov.
- Funkciu numpy.log() je možné použiť so širokou škálou typov vstupov vrátane skalárov, polí a matíc.
- Funkcia numpy.log() je definovaná len pre kladné reálne čísla a ak zadáte kladné číslo, vyvolá hodnotu ValueError.
- Funkcia numpy.log() poskytuje vysokú matematickú presnosť na výpočet prirodzených logaritmov, vďaka čomu je užitočná pri numerických simuláciách a vedeckých experimentoch.
- Ak chcete použiť funkciu numpy.log(), musíte mať nainštalovanú a importovanú knižnicu NumPy vo vašom prostredí Pythonu.
Ak hľadáte referenčnú knihu
na NumPy je jednou z obľúbených možností Python pre analýzu údajov od Wesa McKinneyho. Táto kniha podrobne pokrýva NumPy spolu s ďalšími dôležitými knižnicami Pythonu na analýzu údajov, ako sú pandy a matplotlib. Obsahuje aj praktické príklady a cvičenia, ktoré vám pomôžu aplikovať to, čo sa naučíte.