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📜  Python中的numpy.log

📅  最后修改于: 2020-06-14 14:06:12             🧑  作者: Mango

numpy.log(x[, out] = ufunc ‘log1p’) : 此数学函数可帮助用户计算x的自然对数，其中x属于所有输入数组元素。自然对数log是exp()的倒数，因此log(exp(x))= x。自然对数是以e为底的对数。

参数：

array： [array_like]输入数组或对象。
out： [ndarray，可选]输出数组，其尺寸与输入数组相同，并放置在结果中。

返回：

自然对数值为x的数组；其中x属于输入数组的所有元素。

代码1：

# 解释log()函数的Python程序 
import numpy as np 
  
in_array = [1, 3, 5, 2**8] 
print ("输入数组 : ", in_array) 
  
out_array = np.log(in_array) 
print ("输出数组 : ", out_array) 
  
  
print("\nnp.log(4**4) : ", np.log(4**4)) 
print("np.log(2**8) : ", np.log(2**8))

输出：

输入数组 :  [1, 3, 5, 256]
输出数组 :  [ 0.          1.09861229  1.60943791  5.54517744]

np.log(4**4) :  5.54517744448
np.log(2**8) :  5.54517744448

代码2：

# Python程序显示log()函数的图形表示 
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 = "*") 
  
# 红色代表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()

输出：

out_array：[0. 0.18232156 0.33647224 0.47000363 0.58778666 0.69314718]