Cara menggunakan NP.LOG pada Python

Question

Section Artikel

Nội dung chính Show

Log pada Basis 2
Log pada Basis 10
Natural Log, atau Log di Base e
Log pada Basisi Apapun
Log kosong()
appdividend.com

0.1 Log

1 Log pada Basis 2
2 Log pada Basis 10
3 Natural Log, atau Log di Base e
4 Log pada Basisi Apapun

Log

NumPy menyediakan fungsi untuk melakukan log di basis 2, e dan 10.

Kita juga akan mempelajari bagaimana kita dapat menghitung log untuk basis apa pun dengan membuat ufunc khusus.

Semua fungsi log akan menempatkan -inf atau inf di elemen jika log tidak dapat dihitung.

Log pada Basis 2

Gunakan fungsi log2() untuk melakukan log pada basis 2.

Contoh:
Temukan log basis 2 dari semua elemen array berikut

import numpy as np

arr = np.arange(1, 10)

print(np.log2(arr))

Catatan: Fungsi arange (1, 10) mengembalikan array dengan bilangan bulat mulai dari 1 (disertakan) hingga 10 (tidak termasuk).

Log pada Basis 10

Gunakan fungsi log10() untuk melakukan log basis 10.

Contoh:
Temukan log basis 10 dari semua elemen array berikut

import numpy as np

arr = np.arange(1, 10)

print(np.log10(arr))

Natural Log, atau Log di Base e

Gunakan fungsi log() untuk melakukan log basis e.

Contoh:
Temukan log basis e dari semua elemen array berikut

import numpy as np

arr = np.arange(1, 10)

print(np.log(arr))

Log pada Basisi Apapun

NumPy tidak menyediakan fungsi yang berguna untuk menghitung log di basis apapun, tetapi kita bisa menggunakan fungsi frompyfunc() bersama dengan fungsi matematika.log() dengan dua parameter input dan satu parameter output.

Contoh:

from math import log
import numpy as np

nplog = np.frompyfunc(log, 2, 1)

print(nplog(100, 15))

Fungsi numpy log() membantu pengguna menghitung Logaritma natural dari x di mana x milik semua elemen array input.

angularjs dengan simpul js

Log kosong()

Log numpy adalah metode matematika yang digunakan untuk menghitung logaritma natural dari x di mana x milik semua elemen array input.

Log logaritma natural merupakan kebalikan dari metode eksponensial, sehingga log(exp(x)) = x . Logaritma natural adalah logaritma basis Dan .

Sintaksis

numpy.log(x, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) =

#numpy #python

appdividend.com

Log numpy adalah metode matematika yang digunakan untuk menghitung logaritma natural dari x di mana x milik semua elemen array input.

Benar, np.log(x) adalah Log Alami (basis e log) dari x.

Untuk pangkalan lain, ingat hukum log ini: log-b(x) = log-k(x) / log-k(b) di mana log-b adalah log di beberapa basis acak b, dan log-k adalah log di basis k, mis.

di sini k = e

l = np.log(x) / np.log(100)

dan l adalah log-base-100 dari x

View Discussion

Improve Article

Save Article

Read

Discuss

View Discussion

Improve Article

Save Article

The numpy.log() is a mathematical function that helps user to calculate Natural logarithm of x where x belongs to all the input array elements.
Natural logarithm log is the inverse of the exp(), so that log(exp(x)) = x. The natural logarithm is log in base e.

Syntax :numpy.log(x[, out] = ufunc ‘log1p’)
Parameters :
array : [array_like] Input array or object.
out : [ndarray, optional] Output array with same dimensions as Input array, placed with result.
Return :
An array with Natural logarithmic value of x; where x belongs to all elements of input array.

Code #1 : Working

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("\nnp.log(4**4) : ", np.log(4**4))

print("np.log(2**8) : ", np.log(2**8))

Output :

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

Code #2 : Graphical representation

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 = "*")

plt.plot(out_array, in_array,

color = 'red', marker = "o")

plt.title("numpy.log()")

plt.xlabel("out_array")

plt.ylabel("in_array")

plt.show()

Output :

out_array :  [ 0.          0.18232156  0.33647224  0.47000363  0.58778666  0.69314718]

References : https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/reference/generated/numpy.log.html#numpy.log
.

kode python Np log2 python Natural logarithm Python Anti log Python Numpy log 10

Cara menggunakan NP.LOG pada Python

Log

Log pada Basis 2

Log pada Basis 10

Natural Log, atau Log di Base e

Log pada Basisi Apapun

Log kosong()

Sintaksis

appdividend.com

Bài Viết Liên Quan

Có thể bạn quan tâm

Xem Nhiều

Chúng tôi

Điều khoản

Trợ giúp

Mạng xã hội