Курс Python → Вычисление натурального логарифма в NumPy

NumPy — это библиотека Python, предназначенная для работы с многомерными массивами и матрицами, а также содержащая множество математических функций. Одной из таких функций является вычисление натурального логарифма элементов массива NumPy. Для этого используется метод numpy.log().

Для начала работы с методом numpy.log() необходимо импортировать модуль NumPy. Для этого используется следующий оператор:

import numpy as np

После импорта модуля NumPy можно вызывать метод numpy.log() и передавать ему массив, элементы которого нужно прологарифмировать. Метод numpy.log() принимает входной массив в качестве параметра и возвращает новый массив, содержащий натуральные логарифмы элементов исходного массива.

Например, если у нас есть массив arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]), мы можем использовать метод numpy.log() для вычисления натурального логарифма каждого элемента:

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
result = np.log(arr)
print(result)

В результате выполнения данного кода на экран будет выведен массив, содержащий натуральные логарифмы элементов исходного массива arr. Таким образом, метод numpy.log() позволяет быстро и удобно вычислять логарифмические значения 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. Срез в Python
  2. Работа с кортежами в Python
  3. Создание таблиц в Python с PrettyTable
  4. Игра Виселица на Python
  5. Оператор += в Python
  6. Методы list в Python
  7. Слияние словарей в Python 3.9
  8. Удаление файлов с shutil.os.remove()
  9. Применение функции к списку
  10. Обработка исключений в Python
  11. Определение основы слова с showballstemmer
  12. Сортировка элементов в Python
  13. Создание словарей и множеств в Python
  14. Обработка исключений в Python
  15. Генератор надежных паролей
  16. Модуль inspect
  17. Работа с итераторами в Python
  18. Объединение словарей в Python
  19. Операции с массивами в NumPy
  20. Удаление дубликатов из списка
  21. Работа с файлами в Python
  22. Извлечение чисел из текста
  23. Применение функции map() в Python
  24. Оператор break в Python
  25. Регистрация на хакатоне
  26. Преобразование списков в словарь
  27. Работа с пользовательским вводом
  28. Установка Python3.7 и PIP
  29. Нахождение хеша для бесконечности и NaN в Python
  30. Множественное присваивание в Python
  31. Оператор морж в Python 3.8
  32. Работа со случайными элементами
  33. Defaultdict в Python
  34. Работа с модулем random
  35. Работа с геоданными с помощью geopy
  36. Навыки Python: строки, типы данных
  37. Добавление элемента к кортежу
  38. Создание циклической ссылки
  39. OrderedDict — упорядоченный словарь
  40. Подсчет элементов в Python
  41. Профилирование с cProfile
  42. Запрос пароля с помощью getpass
  43. Расчет времени выполнения
  44. Класс UserDict: дополнительная функциональность

Marketello читают маркетологи из крутых компаний