자연 로그 로그는 지수 함수의 역이므로 log(exp(x)) =x입니다. 자연 로그는 밑 e의 로그입니다. 이 메서드는 요소별로 x의 자연 로그를 반환합니다. x가 스칼라이면 이것은 스칼라입니다. 첫 번째 매개변수는 배열과 같은 입력 값입니다. 두 번째 매개변수는 결과가 저장되는 위치입니다. 제공되는 경우 입력이 브로드캐스트되는 모양이어야 합니다. 제공되지 않거나 None이면 새로 할당된 배열이 반환됩니다. 튜플(키워드 인수로만 가능)의 길이는 출력 수와 동일해야 합니다.
로그는 다중값 함수입니다. 각 x에 대해 exp(z) =x와 같은 무한 수의 z가 있습니다. 관례는 허수부가 [-pi, pi]에 있는 z를 반환하는 것입니다. 실수 값 입력 데이터 유형의 경우 log는 항상 실제 출력을 반환합니다. 실수 또는 무한대로 표현할 수 없는 각 값에 대해 nan을 생성하고 잘못된 부동 소수점 오류 플래그를 설정합니다. 복소수 값 입력의 경우 log는 분기 절단 [-inf, 0]이 있고 위에서부터 연속적인 복소수 분석 함수입니다. 로그는 C99 표준에 따라 부동 소수점 음수 0을 극소 음수로 처리합니다.
단계
먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 -
import numpy as np
array() 메서드를 사용하여 numpy 배열 만들기 -
arr = np.array([0+1.j, 1, 2+0.j])
배열 표시 -
print("Our Array...\n",arr) 치수 확인 -
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
데이터 유형 가져오기 -
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype) 모양 가져오기 -
print("\nShape of our Array...\n",arr.shape) 자연 로그 로그는 지수 함수의 역이므로 log(exp(x)) =x입니다. 자연 로그는 밑 e의 로그입니다. 이 메서드는 요소별로 x의 자연 로그를 반환합니다. x가 스칼라이면 이것은 스칼라입니다 -
print("\nResult (log)...\n",np.log(arr)) 예시
import numpy as np
# Creating a numpy array using the array() method
arr = np.array([0+1.j, 1, 2+0.j])
# Display the array
print("Our Array...\n",arr)
# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)
# Get the Shape
print("\nShape of our Array...\n",arr.shape)
# The natural logarithm log is the inverse of the exponential function, so that log(exp(x)) = x. The natural logarithm is logarithm in base e.
print("\nResult (log)...\n",np.log(arr))의 로그입니다. 출력
Our Array... [0.+1.j 1.+0.j 2.+0.j] Dimensions of our Array... 1 Datatype of our Array object... complex128 Shape of our Array... (3,) Result (log)... [0. +1.57079633j 0. +0.j 0.69314718+0.j ]