Курс Python → Вычисление натуральных логарифмов в NumPy

NumPy — это библиотека для языка программирования Python, которая предоставляет поддержку для работы с многомерными массивами и матрицами, а также предоставляет функции для вычислений на этих массивах. Одним из методов NumPy является метод numpy.log(), который позволяет вычислять натуральные логарифмы элементов массива NumPy.

Для использования метода numpy.log() необходимо сначала импортировать модуль NumPy в вашем коде. Это можно сделать с помощью следующего оператора:

import numpy as np

После того, как вы импортировали модуль NumPy, вы можете использовать метод numpy.log() для вычисления натуральных логарифмов элементов массива NumPy. Этот метод принимает входной массив в качестве параметра и возвращает массив с логарифмическими значениями элементов в нем.

Например, если у вас есть массив NumPy arr, содержащий элементы [1, 2, 3, 4], вы можете вычислить натуральные логарифмы каждого элемента с помощью следующего кода:

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
result = np.log(arr)
print(result)

После выполнения этого кода, вы получите массив result, содержащий натуральные логарифмы элементов массива arr: [0. 0.69314718 1.09861229 1.38629436]. Таким образом, метод numpy.log() позволяет легко и быстро вычислять натуральные логарифмы элементов массива NumPy.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Функции-генераторы в Python
  2. Проверка подстроки в строке с помощью in
  3. Работа с кортежами в Python
  4. Создание файла с проверкой ошибки
  5. Сортировка списка по индексам
  6. Функция enumerate() в Python
  7. Создание и обучение модели с Keras
  8. Создание новых списков
  9. Перезапуск ячейки в Jupyter Notebook с dostoevsky
  10. Преобразование регистра символов
  11. Метод join для объединения строк
  12. Работа с функцией next() в Python
  13. Инверсия списка и строки в Python
  14. Отправка поздравлений по дню рождения
  15. Работа с файлами в Python
  16. Создание вложенного генератора
  17. Управление пакетами с pip
  18. Работа с классами данных
  19. Python: библиотеки и функции
  20. Antigravity модуль
  21. Метод add для класса Vector
  22. Применение команды break
  23. Библиотека itertools: объединение списков
  24. Оператор del в Python
  25. Разбиение строки в Python
  26. Создание веб-приложения с Flask
  27. Визуализация пропусков данных
  28. Цикл while в Python
  29. Проектирование Singleton с метаклассом
  30. Работа с комбинациями в Python.
  31. Цикл for в Python
  32. Замена подстроки
  33. Работа с enumerate()
  34. Путь к интерпретатору Python
  35. Работа с пакетами
  36. Работа с асинхронными задачами в Python
  37. Сохранение и загрузка модели в PyTorch
  38. Просмотр атрибутов и методов класса
  39. Операции со строками в Python
  40. Обработка ошибок в Python
  41. Фильтры Pillow: NEAREST, BILINEAR, BICUBIC
  42. Установка и использование emoji
  43. Создание списка дат
  44. Работа с аргументами командной строки

Marketello читают маркетологи из крутых компаний