Python 自然对数

Muhammad Maisam Abbas 2023年1月30日 2021年3月21日
  1. Python 中的自然对数
  2. Python 中自然对数的 NumPy 方法
  3. Python 中自然对数的图形表示
  4. Python 中自然对数的数学方法
Python 自然对数

在本文中,我们将了解如何使用 Python 计算任意数的自然对数。你将学习自然对数以及如何使用 NumPy 库在 Python 中计算它。

Python 中的自然对数

它是无理数和超越数 e 的底的对数,大约等于 2.718281828459。它由 ln() 表示。

在 Python 中有两种获取自然对数的方法。一种是使用 NumPy,另一种是数学方法。

让我们讨论使用 NumPy 在 Python 中获取自然对数。

Python 中自然对数的 NumPy 方法

NumPy 仍然是计算机科学中最关键的 Python 模块。它是一个 Python 库,包括多维数组对象和派生对象(例如掩码数组和矩阵)。

它具有用于快速数组操作的各种例程,例如数学、逻辑、形状操作、排序、选择、I/O、离散傅里叶变换、介绍性线性代数、基本统计操作、随机模拟等。

NumPy 方法还有助于在 Python 编程中找到任何数字或值的自然对数。用户可以找到自然对数 x,其中 x 是用户在 np.log() 函数的帮助下给出的任何数字。

借助此函数,我们可以在 Python 中找到列表或数组的对数。

如下图,我们通过一个例子,使用 NumPy 查找自然对数。

# python
import numpy as np

internal_array = [1, 3, 5, 2,8]

print ("Input array : ", internal_array)

external_array = np.log(internal_array)

print ("Output array : ", external_array)

print("\nnp.log(2**4) : ", np.log(2**4))

print("np.log(3**9) : ", np.log(3*9))

输出:

NumPy 中的自然登录 python 示例

从上面的示例程序中,给出了一个随机数组。我们必须找到这个数组的自然对数。

我们使用 log 的 NumPy 函数,它获取数组的每个元素,然后以输出数组的形式将其作为输出。

Python 中自然对数的图形表示

我们还可以在这个程序中找到数组元素的图形表示。我们首先找到数组元素的对数,然后表示这些值的图形。

# python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

internal_array = [1, 4.5, 4.1, 6.1, 8.1, 2.4]
external_array = np.log(internal_array)

print ("out_array : ", external_array)

plt.plot(internal_array, internal_array,
color = 'blue', marker = "*")

plt.plot(external_array, internal_array,
color = 'red', marker = "o")

plt.title("numpy.log()")

plt.xlabel("external_array")

plt.ylabel("internal_array")

plt.show ()

输出:

NumPy 中 python 图形表示中的自然对数

Python 中自然对数的数学方法

我们可以利用导入数学方法在 Python 中计算数组或列表的自然对数。

在这种技术中,我们首先将数学导入软件,然后使用自然对数方法找到值的对数。这是一种在 python 编程中查找对数的快速而直接的方法。

让我们看一个例子,在这个例子中,我们将使用数学方法在 Python 中获取一个数字的自然对数。

# python
import math

NUM = 23

natural_log = math.log(NUM)

print("natural log of the",NUM ,"is" ,natural_log)

输出:

数学方法在 Python 中的自然对数例子

从上面的示例中,我们可以使用 math.log() 快速获取任意数字的对数。

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Maisam is a highly skilled and motivated Data Scientist. He has over 4 years of experience with Python programming language. He loves solving complex problems and sharing his results on the internet.

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