Numpy.log() on matemaattinen funktio, jota käytetään laskemaan luonnollinen logaritmi x(x kuuluu kaikille syötetaulukon elementeille). Se on eksponentiaalisen funktion käänteisfunktio sekä elementtikohtainen luonnollinen logaritmi. Luonnollinen logaritmi log on eksponentiaalisen funktion käänteinen, joten log(exp(x))=x. Logaritmi kannassa e on luonnollinen logaritmi.
Syntaksi
numpy.log(x, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) =
Parametrit
x: array_like
Tämä parametri määrittää syöttöarvon numpy.log()-funktiolle.
ulos: ndarray, Ei mitään tai tuple of ndarray ja None (valinnainen)
Tätä parametria käytetään määrittämään sijainti, johon tulos tallennetaan. Jos määritämme tämän parametrin, sen on oltava muodoltaan samanlainen kuin tulolähetyksessä; muussa tapauksessa palautetaan juuri varattu taulukko. Tuplen pituus on yhtä suuri kuin tulosteiden lukumäärä.
es5 vs es6
missä: array_like (valinnainen)
Se on ehto, joka lähetetään tulon kautta. Tässä paikassa, jossa ehto on True, out-taulukko asetetaan ufunc(universal function) -tulokseen; muuten se säilyttää alkuperäisen arvonsa.
suoratoisto: {'no','equiv','safe','same_kind','unsafe'}(valinnainen)
c ohjelmointiesimerkkiohjelmat
Tämä parametri ohjaa mahdollisesti tapahtuvaa datan suoratoistoa. 'Ei' tarkoittaa, että tietotyyppejä ei pitäisi suoratoistaa ollenkaan. 'Ekviv' tarkoittaa, että vain tavujärjestyksen muutokset ovat sallittuja. 'Kassakaappi' tarkoittaa ainoaa heittoa, joka voi sallia säilytetyn arvon. 'same_kind' tarkoittaa vain turvallisia heittoja tai heittoja lajin sisällä. 'Turvallinen' tarkoittaa, että mitä tahansa datamuunnoksia voidaan tehdä.
järjestys: {'K', 'C', 'F', 'A'} (valinnainen)
Tämä parametri määrittää tulostaulukon laskennan iterointijärjestyksen/muistin asettelun. Oletusarvoisesti järjestys on K. Järjestys 'C' tarkoittaa, että lähdön tulee olla C:n vierekkäinen. Järjestys 'F' tarkoittaa F-vierekkäistä ja 'A' tarkoittaa F-vierekkäistä, jos syötteet ovat F-vierekkäisiä ja jos syötteet ovat C-vierekkäisiä, niin 'A' tarkoittaa C-vierekkäisiä. 'K' tarkoittaa tulojen elementtijärjestyksen vastaamista (mahdollisimman tarkasti).
ohjelmistojen testaus ja tyypit
dtype: tietotyyppi (valinnainen)
Se ohittaa laskenta- ja tulostaulukoiden dtypen.
testi: bool (valinnainen)
Oletuksena tämä parametri on tosi. Jos asetamme sen arvoon false, tulos on aina tiukka matriisi, ei alatyyppi.
allekirjoitus
Tämän argumentin avulla voimme tarjota tietyn allekirjoituksen 1-d-silmukalle 'for', jota käytetään taustalla olevassa laskelmassa.
extobj
kyselyvalitsin
Tämä parametri on luettelo, jonka pituus on 1, 2 tai 3 ja joka määrittää ufunc-puskurin koon, virhetilan kokonaisluvun ja virheen takaisinkutsufunktion.
Palauttaa
Tämä funktio palauttaa ndarray, joka sisältää x:n luonnollisen logaritmisen arvon, joka kuuluu kaikille syötetaulukon elementeille.
Esimerkki 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
Lähtö:
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])
Yllä mainitussa koodissa
- Olemme tuoneet numpyn aliasnimellä np.
- Olemme luoneet taulukon 'a' käyttämällä np.array()-funktiota.
- Olemme ilmoittaneet muuttujat b, c ja, d ja määrittäneet funktioiden np.log(), np.log2() ja np.log10() palautetut arvot.
- Olemme läpäisseet taulukon 'a' kaikissa funktioissa.
- Lopuksi yritimme tulostaa b:n, c:n ja d:n arvon.
Tulosteessa on esitetty ndarray, joka sisältää kaikkien lähdetaulukon elementtien log-, log2- ja log10-arvot.
Esimerkki 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()
Lähtö:
rekha ikä
Yllä olevassa koodissa
- Olemme tuoneet numpyn aliasnimellä np.
- Olemme myös tuoneet matplotlib.pyplot aliasnimellä plt.
- Seuraavaksi olemme luoneet taulukon 'arr' käyttämällä np.array()-funktiota.
- Sen jälkeen määritimme muuttujat tulos1, tulos2, tulos3 ja määritimme funktioiden np.log(), np.log2() ja np.log10() palautetut arvot.
- Olemme läpäisseet taulukon 'arr' kaikissa funktioissa.
- Lopuksi yritimme piirtää arvot 'arr', tulos1, tulos2 ja tulos3.
Tulosteessa on esitetty kaavio, jossa on neljä eriväristä suoraa.
Esimerkki 3:
import numpy as np x=np.log([2, np.e, np.e**3, 0]) x
Lähtö:
__main__:1: RuntimeWarning: divide by zero encountered in log array([0.69314718, 1. , 3. , -inf])
Yllä olevassa koodissa
- Ensinnäkin olemme tuoneet numpyn aliasnimellä np.
- Olemme ilmoittaneet muuttujan 'x' ja määrittäneet palautetun arvon np.log()-funktioille.
- Olemme välittäneet funktiossa erilaisia arvoja, kuten kokonaislukuarvo, np.e ja np.e**2.
- Lopuksi yritimme tulostaa x:n arvon.
Tulosteessa on esitetty ndarray, joka sisältää lähdetaulukon elementtien log-arvot.