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numpy.log() in Python

IL numpy.log() è una funzione matematica che aiuta l'utente a calcolare Logaritmo naturale di x dove x appartiene a tutti gli elementi dell'array di input. Il logaritmo naturale è il inverso di exp() , affinché log(exp(x)) = x . Il logaritmo naturale è log in base e.

Sintassi: numpy.log(x[, out] = ufunc 'log1p') Parametri: vettore : [array_like] Inserisci array o oggetto. fuori : [ndarray, opzionale] Array di output con le stesse dimensioni dell'array di input, inserito con il risultato. Ritorno : Una matrice con valore logaritmico naturale pari a x; dove x appartiene a tutti gli elementi dell'array di input.

ricerca lineare in Java

Codice n. 1: funzionante



Python3




precedenza degli operatori Java
# Python program explaining> # log() function> 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>(>' np.log(4**4) : '>, np.log(>4>*>*>4>))> print>(>'np.log(2**8) : '>, np.log(>2>*>*>8>))> 

>

>

Produzione : 

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>

Codice n. 2: Rappresentazione grafica

Python3




matrice in linguaggio c

# Python program showing> # Graphical representation> # of log() function> 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>=> '*'>)> > # red for 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()> 

>

>

Produzione :

esempio di sottostringa Java 
out_array : [ 0. 0.18232156 0.33647224 0.47000363 0.58778666 0.69314718]>

numpy.log() è una funzione nella libreria NumPy di ​​Python che viene utilizzata per calcolare il logaritmo naturale di un dato input. Il logaritmo naturale è una funzione matematica che è l'inverso della funzione esponenziale. La funzione accetta un array o uno scalare come input e restituisce un array o uno scalare con il logaritmo naturale di ciascun elemento.

Vantaggi dell'utilizzo della funzione numpy.log() in Python:

  1. Velocità: la funzione numpy.log() è altamente ottimizzata per calcoli rapidi, il che la rende adatta alla gestione di set di dati di grandi dimensioni e calcoli complessi nel calcolo scientifico e nell'analisi dei dati.
  2. Precisione matematica: la funzione numpy.log() fornisce un'elevata precisione matematica per il calcolo dei logaritmi naturali, il che la rende utile nelle simulazioni numeriche e negli esperimenti scientifici.
  3. Versatilità: la funzione numpy.log() può essere utilizzata con un'ampia gamma di tipi di input, inclusi scalari, array e matrici.
  4. Integrazione con altre funzioni NumPy: la funzione numpy.log() può essere facilmente integrata con altre funzioni e librerie NumPy, consentendo calcoli e analisi dei dati più complessi.

Svantaggi dell'utilizzo della funzione numpy.log() in Python:

  1. Dominio limitato: la funzione numpy.log() è definita solo per numeri reali positivi e genererà un ValueError se viene fornito un numero non positivo.
  2. Funzionalità limitate: sebbene la funzione numpy.log() sia utile per calcolare i logaritmi naturali, ha funzionalità limitate rispetto ad altre librerie e funzioni più specializzate per operazioni matematiche e analisi dei dati.
  3. Richiede la libreria NumPy: per utilizzare la funzione numpy.log(), è necessario che la libreria NumPy sia installata e importata nell'ambiente Python, che può aggiungere un sovraccarico al codice e potrebbe non essere adatta per determinate applicazioni.

Ecco alcuni punti importanti da tenere a mente durante l'utilizzo della funzione numpy.log() in Python:

  1. La funzione numpy.log() calcola il logaritmo naturale di un dato input.
  2. Il logaritmo naturale è una funzione matematica che è l'inverso della funzione esponenziale.
  3. La funzione accetta un array o uno scalare come input e restituisce un array o uno scalare con il logaritmo naturale di ciascun elemento.
  4. La funzione numpy.log() è altamente ottimizzata per calcoli rapidi, rendendola adatta alla gestione di set di dati di grandi dimensioni e calcoli complessi nel calcolo scientifico e nell'analisi dei dati.
  5. La funzione numpy.log() può essere utilizzata con un'ampia gamma di tipi di input, inclusi scalari, array e matrici.
  6. La funzione numpy.log() è definita solo per numeri reali positivi e genererà un ValueError se viene fornito un numero non positivo.
  7. La funzione numpy.log() fornisce un'elevata precisione matematica per il calcolo dei logaritmi naturali, rendendola utile nelle simulazioni numeriche e negli esperimenti scientifici.
  8. Per utilizzare la funzione numpy.log(), è necessario che la libreria NumPy sia installata e importata nel proprio ambiente Python.

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