The numpy.log() je matematická funkce, která pomáhá uživateli vypočítat Přirozený logaritmus x kde x patří všem prvkům vstupního pole. Log přirozeného logaritmu je inverzní k exp() , aby log(exp(x)) = x . Přirozený logaritmus je log se základem e.

Syntaxe: numpy.log(x[, out] = ufunc ‘log1p’) Parametry: pole: [array_like] Vstupní pole nebo objekt. ven : [ndarray, volitelné] Výstupní pole se stejnými rozměry jako vstupní pole, umístěné s výsledkem. Vrátit se : Pole s přirozenou logaritmickou hodnotou x; kde x patří všem prvkům vstupního pole.

Kód #1: Funguje

Python3

Výstup :

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 

Kód #2 : Grafické znázornění

Python3

Výstup :

out_array : [ 0. 0.18232156 0.33647224 0.47000363 0.58778666 0.69314718] 

numpy.log() je funkce v knihovně NumPy Pythonu, která se používá k výpočtu přirozeného logaritmu daného vstupu. Přirozený logaritmus je matematická funkce, která je inverzní k exponenciální funkci. Funkce vezme pole nebo skalár jako vstup a vrátí pole nebo skalár s přirozeným logaritmem každého prvku.

Výhody použití funkce numpy.log() v Pythonu:

1. Rychlost: Funkce numpy.log() je vysoce optimalizovaná pro rychlé výpočty, díky čemuž je vhodná pro práci s velkými datovými sadami a komplexními výpočty ve vědeckých výpočtech a analýze dat.
2. Matematická přesnost: Funkce numpy.log() poskytuje vysokou matematickou přesnost pro výpočet přirozených logaritmů, díky čemuž je užitečná při numerických simulacích a vědeckých experimentech.
3. Všestrannost: Funkci numpy.log() lze použít se širokou škálou typů vstupů, včetně skalárů, polí a matic.
4. Integrace s dalšími funkcemi NumPy: Funkce numpy.log() může být snadno integrována s dalšími funkcemi a knihovnami NumPy, což umožňuje složitější výpočty a analýzu dat.

Nevýhody použití funkce numpy.log() v Pythonu:

1. Omezená doména: Funkce numpy.log() je definována pouze pro kladná reálná čísla a vyvolá hodnotu ValueError, pokud je zadáno nezáporné číslo.
2. Omezená funkčnost: Zatímco funkce numpy.log() je užitečná pro výpočet přirozených logaritmů, má omezenou funkčnost ve srovnání s jinými specializovanějšími knihovnami a funkcemi pro matematické operace a analýzu dat.
3. Vyžaduje knihovnu NumPy: Chcete-li použít funkci numpy.log(), musíte mít knihovnu NumPy nainstalovanou a importovanou do vašeho prostředí Pythonu, což může přidat určitou režii k vašemu kódu a nemusí být vhodné pro určité aplikace.

Zde je několik důležitých bodů, které je třeba mít na paměti při používání funkce numpy.log() v Pythonu:

1. Funkce numpy.log() vypočítá přirozený logaritmus daného vstupu.
2. Přirozený logaritmus je matematická funkce, která je inverzní k exponenciální funkci.
3. Funkce vezme pole nebo skalár jako vstup a vrátí pole nebo skalár s přirozeným logaritmem každého prvku.
4. Funkce numpy.log() je vysoce optimalizovaná pro rychlé výpočty, takže je vhodná pro práci s velkými datovými sadami a komplexními výpočty ve vědeckých výpočtech a analýze dat.
5. Funkci numpy.log() lze použít se širokou škálou typů vstupů, včetně skalárů, polí a matic.
6. Funkce numpy.log() je definována pouze pro kladná reálná čísla a vyvolá hodnotu ValueError, pokud je zadáno nekladné číslo.
7. Funkce numpy.log() poskytuje vysokou matematickou přesnost pro výpočet přirozených logaritmů, díky čemuž je užitečná při numerických simulacích a vědeckých experimentech.
8. Chcete-li použít funkci numpy.log(), musíte mít nainstalovanou a importovanou knihovnu NumPy do vašeho prostředí Pythonu.

Pokud hledáte referenční knihu

na NumPy je jednou z oblíbených možností Python pro analýzu dat od Wese McKinneyho. Tato kniha pokrývá do hloubky NumPy spolu s dalšími důležitými knihovnami Pythonu pro analýzu dat, jako jsou pandy a matplotlib. Obsahuje také praktické příklady a cvičení, které vám pomohou aplikovat to, co jste se naučili.