Numpy np.funzione di registro
Numpy np.funzione log ()
Il NP.La funzione log () in numpy consente di calcolare il logaritmo naturale di tutti gli elementi in un array.
La sintassi della funzione è mostrata di seguito:
np.log (array, /, out = nessuno, *, dove = true, casting = 'Same_kind', order = 'k', dtype = nessuno, subok = true [, firma, extObj]) =I parametri della funzione vengono esplorati, come mostrato di seguito:
- vettore - l'array di input in base al quale viene applicata la funzione
- fuori - consente di specificare un array di output con la stessa forma dell'ingresso. Questo valore è impostato su nessuno per impostazione predefinita e la funzione restituisce un nuovo array
- dtype - Il tipo di dati dell'array di output
I parametri della funzione precedente sono i parametri essenziali della funzione di registro.
Esempio
Considera il seguente esempio che illustra come utilizzare l'NP.Log () funzione su un array midimensionale.
Inizia importando Numpy, come previsto di seguito:
# Importa NumpyImporta Numpy come NP
Crea un array 1D, come mostrato di seguito:
arr = [2, 8, 32, 128, 512]Successivamente, possiamo chiamare la funzione di registro e passare l'array precedente, come mostrato di seguito:
print (f "output: np.log (arr) ")Il codice precedente dovrebbe restituire un array con il logaritmo naturale di ciascun elemento nell'array di input.
L'array di output corrispondente è mostrato di seguito:
Output: [0.69314718 2.07944154 3.4657359 4.85203026 6.23832463]Esempio
Lo stesso caso si applica a un array multidimensionale.
Inizia creando un array 3D come mostrato di seguito:
# Array 3Darr = [[3, 2, 4, 8],
[10, 45, 3, 16],
[27, 9, 6, 3],
[64, 16, 4, 1]]
Quindi, eseguire la funzione di registro con l'array precedente come input, come mostrato nel codice di esempio seguente:
print (f "output: np.log (arr) ")L'array risultante è come mostrato:
Registro alla base 2
Numpy ci fornisce il NP.Funzione log2 () che consente di calcolare il logaritmo di un array di input su base 2.
La sintassi è come mostrato di seguito:
numpy.log2 (x, /, out = nessuno, *, dove = true, casting = 'same_kind', order = 'k', dtype = nessuno, subok = true [, firma, extObj]) =Possiamo illustrare come utilizzare questa funzione con il seguente esempio:
Esempio
Crea un array 3D, come mostrato di seguito:
# Array 3Darr = [[3, 2, 4, 8],
[10, 45, 3, 16],
[27, 9, 6, 3],
[64, 16, 4, 1]]
Esegui il NP.Funzione log2 contro l'array per restituire il logaritmo degli elementi alla base 2, come mostrato di seguito:
Visualizza (NP.log2 (arr))Questo dovrebbe tornare:
array ([[1.5849625, 1. , 2. , 3. ",[3.32192809, 5.4918531, 1.5849625, 4. ",
[4.7548875, 3.169925, 2.5849625, 1.5849625],
[6. , 4. , 2. , 0. ]])
Registro alla base 10
Allo stesso modo, è possibile determinare il logaritmo degli elementi su Base 10 usando NP.funzione log10.
Un utilizzo di esempio è mostrato di seguito:
Visualizza (NP.log10 (arr))Questo dovrebbe restituire un array, come mostrato di seguito:
array ([[0.47712125, 0.30103, 0.60205999, 0.90308999],[1. , 1.65321251, 0.47712125, 1.20411998],
[1.43136376, 0.95424251, 0.77815125, 0.47712125],
[1.80617997, 1.20411998, 0.60205999, 0. ]])
Conclusione
In questo articolo, abbiamo discusso di come determinare il logaritmo naturale di un array usando la funzione log () in numpy. Abbiamo anche trattato come calcolare il logaritmo di un array alla base 2 e base 10 usando le funzioni log2 () e log10 (), rispettivamente. Dai un'occhiata ad altri articoli di suggerimento Linux o https: // en.Wikipedia.org/wiki/logaritmo per ulteriori suggerimenti e tutorial.