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numpy中的log和ln函數解讀_python

作者：勤奮的大熊貓 ? 更新時間： 2022-12-05 編程語言

numpy的log和ln函數

每次當我想用python實現ln函數時，下意識的就會輸入錯誤的函數代碼，這里特來記錄一下關于numpy中的ln和log函數正確的調用方式。

ln函數

import numpy as np


class NumpyStudy:
? ? def lnFunction(self):
? ? ? ? const = np.e
? ? ? ? result = np.log(const)
? ? ? ? print("函數ln(e)的值為：")
? ? ? ? print(result)


if __name__ == "__main__":
? ? main = NumpyStudy()
? ? main.lnFunction()
"""
函數ln(e)的值為：
1.0
"""

我們可以看到得到的值為1，說明在python中，np.log()指代的便是數學中使用的ln函數。

log函數

import numpy as np


class NumpyStudy:
? ? def logFunction(self):
? ? ? ? const = 100
? ? ? ? result = np.log10(const)
? ? ? ? print("函數ln(e)的值為：")
? ? ? ? print(result)


if __name__ == "__main__":
? ? main = NumpyStudy()
? ? main.logFunction()
"""
函數ln(e)的值為：
2.0
"""

我們可以看到得到的值為2，說明在python中，np.log10()指代的便是數學中使用的lg函數。

前幾天看到有一個小伙伴留言說，既然以10和以自然數e為底數的目前都有了，那么以其他數比如2，3，4等等為底數的log函數該怎么辦呢？

這里我們需要用到一下數學上的小技巧—換底公式進行一下變換。例如：我們想要求出log以2為底16的值。

import numpy as np


class NumpyStudy:
    def lnFunction(self):
        result = np.log(16) / np.log(2)
        result1 = np.log10(16) / np.log10(2)
        print("函數ln(e)的值為：")
        print(result)
        print(result1)


if __name__ == "__main__":
    main = NumpyStudy()
    main.lnFunction()
"""
函數ln(e)的值為：
4.0
4.0
"""

可以看到我們最后成功地獲取到了正確的結果4.0。用這種方法我們可以獲取到以任意數為底數的log函數值。

numpy的部分通用函數

1.數組算術運算符

運算符 對應的通用函數 描述
+ np.add 加法運算（即1+1=2)
- np.substract 減法運算（即3-2=1）
- np.negative 負數運算（即-2）
* Nnp.multiply 乘法運算（即2*3=6）
/ np.divide 除法運算（即3/2=1.5）
// np.floor_divide 向下整除運算（floor division,即3//2=1）
** np.power 指數運算（即2 ** 3=8）
% np.mod 模/余數（即9%4=1）

這些都是一元通用函數，寫代碼時可直接用左欄的運算符代替

x=np.arrange(4)
#array([0, 1, 2, 3])
x + 2
#array([2, 3, 4, 5])
np.add(x,2)
#array([2, 3, 4, 5])

2.絕對值通用函數np.absolute()

也可以通過np.abs()訪問

其對復數的運算是求模

x=np.array([-2, -1, 0, 1, 2])
abs(x)
#array([2, 1, 0, 1, 2])
np.absolute(x)
#array([2, 1, 0, 1, 2])

3.三角函數

  • np.sin()
  • np.cos()
  • np.tan()

反三角同理

4.指數和對數

表達 函數
e^x np.exp(x)
2^x np.exp2(x)
3^x np.power(3, x)
ln(x) np.log(x)
log2(x) np.log2(x)
log10(x) np.log10(x)
exp(x)-1 np.expm1(x)
log(1+x) np.log1p(x)

原文鏈接：https://blog.csdn.net/u011699626/article/details/118885071

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