Python에서 numpy로 자연 로그(예: "ln()")를 수행하는 방법은 무엇입니까?

Python에서 numpy로 자연 로그(예: "ln()")를 수행하는 방법은 무엇입니까?

Numpy를 사용하여 다음을 수행하려면 어떻게 해야 합니까?

ln(x)

다음과 같습니까?

np.log(x)

사소한 질문에 대해 사과드립니다만, 저는 두 가지 차이점에 대해 이해합니다.log그리고.ln그것은lnlogspace가 e입니까?

np.log 이라ln표준 기본 10 로그입니다.

맞아요.np.log(x)자연 로그(기준)입니다.e로그)의x.

다른 기준에 대해서는 다음 로그의 법칙을 기억하십시오.log-b(x) = log-k(x) / log-k(b)어디에log-b임의의 베이스에 있는 로그입니다.b,그리고.log-k로그인 기준입니다.k,예.

여기 =e

l = np.log(x) / np.log(100)

그리고.l는 x의 log-base-100입니다.

저는 보통 이렇게 합니다.

from numpy import log as ln

아마도 이것이 당신을 더 편안하게 해줄 수 있을 것입니다.

Numpy는 MATLAB/Octave에서 힌트를 얻어 사용하는 것 같습니다.log"log base e" 또는ln또한 MATLAB/Octave와 마찬가지로 Numpy는 임의 기준에 대한 로그 함수를 제공하지 않습니다.

찾으시면log혼란스러운 당신은 당신 자신의 목적을 만들 수 있습니다.ln이는 numpy.log 함수를 나타냅니다.

>>> import numpy as np
>>> from math import e
>>> ln = np.log  # assign the numpy log function to a new function called ln
>>> ln(e)
1.0

from numpy.lib.scimath import logn
from math import e

#using: x - var
logn(e, x)

당신은 간단하게 그 반대의 작업을 할 수 있습니다. 로그의 밑부분을 e로 만들면 됩니다.

import math

e = 2.718281

math.log(e, 10) = 2.302585093
ln(10) = 2.30258093

언급URL : https://stackoverflow.com/questions/10593100/how-do-you-do-natural-logs-e-g-ln-with-numpy-in-python