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. Анализ кода — Python
  2. Векторизация в Python с NumPy.
  3. Глобальные переменные в Python
  4. Оптимизация гиперпараметров в Python
  5. Установка и использование TensorFlow
  6. Работа с словарями в Python
  7. Расчет времени выполнения
  8. Проверка класса объекта
  9. Статическая типизация в Python
  10. Закрытие файла в Python
  11. Метод join() для объединения строк
  12. Разбиение текста в Python
  13. Лямбда-функции в Python
  14. Подписка на @SelectelNews
  15. Управление мышью и клавиатурой с Pyautogui
  16. Принцип одной функции
  17. Функции в Python
  18. Установка пакета в Python
  19. Работа с необработанными строками
  20. Делегирование в Python
  21. Ноутбуки AMD Ryzen ™ 4000: мощность и эффективность
  22. Склеивание строк без циклов
  23. Блок else в циклах Python
  24. Создание детектора плагиата
  25. Логирование в Python
  26. Асинхронное программирование с asyncio
  27. Генератор бросков кубиков
  28. Установка random seed в Python
  29. Извлечение чисел из текста
  30. Списки: объединение, изменение
  31. Вывод с переменной через запятую
  32. Нахождение пересечения множеств
  33. Фильтры Pillow: NEAREST, BILINEAR, BICUBIC
  34. Очистка входных данных
  35. Особенности ключей словаря в Python
  36. Получение списка кортежей из словаря
  37. Создание новых списков в Python
  38. Оптимизация строк в Python
  39. Обмен значений переменных в Python
  40. Списковые включения в Python
  41. ChainMap избыточные ключи
  42. Удаление первого элемента списка

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию