NumPy log简介及实例

NumPy Log简介

在这篇文章中，我们将讨论Python中的NumPy log()函数。在Python中，NumPy是一个用于处理数组的模块，NumPy log()函数由NumPy模块提供，用于处理对数运算，这意味着log()函数是一个数学函数，将帮助我们在Python编程语言中计算自然对数。一般来说，自然对数是给定数组输入元素的指数函数exp()的逆运算，可以用公式格式定义为log(exp(x)) = x，其中x是输入数组的一个项目。

Python中NumPy的对数函数log()的工作原理

在这篇文章中，我们将详细讨论NumPy.log()函数，它是另一个数学运算，可以用于给定的数组，计算输入数组中给定项的以e为底的对数。在Python中，这个log()函数不仅可以用来寻找以e为底的对数，也可以用来寻找以2为底的对数，10为底的对数，我们应该注意，如果输入数组包含实数数据类型的值，那么这个log()函数返回的输出也是实数数据类型的，如果每个值不是以实数表示，那么这个函数也会产生nan，因为它也不了解哪个数据类型，从而导致浮点错误标记。同样，如果输入的数组项是复数，那么该函数也会返回复数分析值。因此，我们可以用NumPy的这个log()函数来处理一个单一的数字、一个数字或项目的列表、1和一个多维数组。

现在让我们在下面的章节中看看log()函数的语法和这个函数的例子，以便更好地理解它。

语法

numpy.log( input_array, out )

参数

• **Input_array:**该参数用于指定需要作为参数传递给log()函数的数组。
• **输出:**这是一个可选的参数，用于存储结果数组，是对给定数组计算log()函数后返回的输出数组。

NumPy Log的例子

现在让我们在下面的章节中看到演示log()函数的各种例子。但在开始举例之前，我们应该注意，在执行这个log()函数之前，我们应该先导入NumPy模块。

例子 #1

现在让我们看一个使用log()函数计算以e为底的对数的例子。

代码:

import numpy as np
print("Program to demonstrate log() function in base e.")
print("\n")
input_arr = [4, 6, 2, 9] print ("The given input array is as follows: ")
print(input_arr)
print("\n")
output_arr = np.log(input_arr)
print ("The result obtained in the array form is as follows:")
print(output_arr)

输出:

在上面的程序中，我们可以看到我们已经声明了一个包含4个元素的输入数组，并且我们已经打印了这个数组，如输出的截图所示。然后我们通过指定数组名称作为函数的参数将这个数组传递给log函数，我们没有提到任何基数，因此它将默认以e为基数，结果将再次返回一个数组，其中包含给定数组中的项目的日志值，正如我们在上面的截图中所看到的。

现在我们将看到另一个例子，我们将把给定数组中的项目的对数值打印成以2和10为基数。在这个例子中，我们还将看到如何找到指数函数形式为e^x或e ** x的项目的对数值，以及当我们找到这个指数函数的对数值时，其形式为ln(e^x) = x。

例子 #2

代码:

import numpy as nl
print("Program to demonstrate log() function with base 2 and 10:")
print("\n")
input_arr = [5, 8, 3, 7] print ("The given input array is as follows: ")
print(input_arr)
print("\n")
output_arr1 = nl.log2(input_arr)
print ("The result obtained in the array form for base 2 is as follows:")
print(output_arr1)
print("\n")
output_arr2 = nl.log10(input_arr)
print ("The result obtained in the array form for base 10 is as follows:")
print(output_arr2)
print("\n")
exp_arr = [ 2**4, 5**2] print("The given array having power raised valued items is as follows:")
print(exp_arr)
print("\n")
out_exparr = nl.log(exp_arr)
print("The result of the log values of exponential items is as follows:")
print(out_exparr)

输出:

在上面的程序中，我们可以看到我们首先声明了一个有4个元素的数组，然后我们要找到这些指定项目的以2为底和以10为底的对数值。其结果如上面的截图所示。在上面的程序中，我们还可以看到我们声明了一个数组，其中有一些项目的值，如幂级升值，如（2**4 = 2 ^4 = 16），如上面的输出截图所示，我们可以看到当我们打印这个指数值的数组时，它将打印乘以这些值后得到的值，因此它将找到这些值的值，然后它将找到如上面截图中的数组中得到的积值的对数值。

这个log()函数也可以用来查找单个数值的值；正如我们在上面的例子中看到的那样，我们直接在给出的列表或数组上工作。我们也可以使用NumPy模块创建一个数组，然后找到创建的数组的log值。现在让我们在下面的例子中演示这两个概念。

例子 #3

代码:

import numpy as nl
print("Program to demonstrate log() function for single value:")
print("\n")
print("The eulers constant value in Python numpy module")
print(nl.e)
print("\n")
out1 = nl.log(nl.e)
print ("The log value result obtained for the constant value is as follows:")
print(out1)
print("\n")
input_arr = nl.arange(start = 5, stop = 8)
print("The created array is as follows:")
print(input_arr)
print("\n")
out_arr = nl.log(input_arr)
print ("The log value result obtained for the created array is as follows:")
print(out_arr)

输出:

在上面的程序中，我们正在寻找欧拉常数和它的对数值。我们还使用NumPy模块的arrange()函数创建了一个数组，然后我们正在寻找这个创建的数组的对数值。

结语

本文的结论是，我们已经定义了numpy.log()函数，该函数用于查找给定项、数组或列表的对数值。在这篇文章中，我们看到了寻找以e、2和10为底的对数值的例子。在这篇文章中，我们还看到了如何寻找单个数值、数组和任何常量值的对数值的例子。