Учебник по NumPy

ГЛАВНАЯ Введение в NumPy Начало работы с NumPy NumPy Создание массивов Индексация массива NumPy Нарезка массива NumPy Типы данных NumPy Копирование NumPy против просмотра Форма массива NumPy Изменение формы массива NumPy Итерация массива NumPy Объединение массивов NumPy Разделение массива NumPy Поиск массива NumPy Сортировка массива NumPy Фильтр массива NumPy

NumPy Случайный

Случайное вступление Распределение данных Случайная перестановка Морской модуль Нормальное распределение Биномиальное распределение Распределение рыбы Равномерное распределение Логистическая дистрибуция Полиномиальное распределение Экспоненциальное распределение Распределение площади Хи Рэлеевское распределение Распределение Парето Распределение Zipf

NumPy ufunc

Введение ufunc Создать функцию ufunc Простая арифметика ufunc Округление десятичных знаков Журналы UFUNC ufunc Суммирование продукты ufunc Отличия ufunc ufunc Поиск LCM ufunc Поиск НОД ufunc Тригонометрический ufunc Гиперболический ufunc набор операций

Викторина/Упражнения

Викторина NumPy NumPy-упражнения

Журналы NumPy


Журналы

NumPy предоставляет функции для выполнения журнала по основанию 2, e и 10.

Мы также рассмотрим, как мы можем получить журнал для любой базы, создав собственный файл ufunc.

Все функции журнала будут помещать -inf или inf в элементы, если журнал не может быть вычислен.


Журнал на базе 2

Используйте log2()функцию для выполнения журнала по основанию 2.

Пример

Найдите журнал по основанию 2 всех элементов следующего массива:

import numpy as np

arr = np.arange(1, 10)

print(np.log2(arr))

Примечание . Функция arange(1, 10)возвращает массив целых чисел от 1 (включено) до 10 (не включено).


Лог в базе 10

Используйте log10()функцию для выполнения журнала по основанию 10.

Пример

Найдите журнал по основанию 10 всех элементов следующего массива:

import numpy as np

arr = np.arange(1, 10)

print(np.log10(arr))

Натуральный логарифм или логарифм на базе e

Используйте log()функцию для выполнения журнала на базе e.

Пример

Найдите журнал по основанию e всех элементов следующего массива:

import numpy as np

arr = np.arange(1, 10)

print(np.log(arr))

Вход на любой базе

NumPy не предоставляет никакой функции для ведения журнала в любой базе, поэтому мы можем использовать эту frompyfunc()функцию вместе со встроенной функцией math.log()с двумя входными параметрами и одним выходным параметром:

Пример

from math import log
import numpy as np

nplog = np.frompyfunc(log, 2, 1)

print(nplog(100, 15))