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. Аннотации типов в Python
  2. Конкатенация строк с join() в Python
  3. Python 3.12: Псевдонимы типов
  4. Функция zip() в Python
  5. Работа с изменяемыми списками
  6. Создание таблиц в Python с PrettyTable
  7. Нахождение разницы между списками в Python
  8. Форматирование строк в Python
  9. Частичное применение функций в Python
  10. Замеры производительности в Python
  11. Библиотека wikipedia для Python
  12. GitHub в Telegram: подписка на уведомления
  13. Определение индекса элемента списка
  14. Управление контекстом с помощью декоратора contextmanager
  15. Структура строк в Python
  16. Атрибуты массивов в Numpy
  17. Поиск простых чисел
  18. Метод enumerate() в Python
  19. Работа с Colorama
  20. Кортеж в Python: создание и использование
  21. Сумма элементов списка
  22. Счетчик ссылок в Python
  23. Функция с **kwargs в Python
  24. Цикл for с enumerate() в Python
  25. Ускорение кода с помощью векторизации
  26. ChainMap избыточные ключи
  27. Работа с CSV файлами в Python
  28. Избегайте изменяемых аргументов
  29. Метод join() с набором
  30. Транспонирование матрицы в Python
  31. Создание словарей в Python
  32. Декораторы в Python
  33. Обмен данными с asyncio.Queue
  34. Сглаживание списка
  35. Метод count в Python: почему count(», ») возвращает 4?
  36. Ограничение итераций в Python
  37. Объединение списков в Python
  38. Декораторы в Python
  39. Методы classmethod и staticmethod
  40. Идентификатор объекта в Python
  41. Просмотр внешнего файла в Python
  42. Объединение словарей в Python
  43. Установка User-Agent в Python
  44. Манипуляция формой массива в Numpy

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию