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. Функция reduce() из модуля functools
  2. Переопределение метода delitem в Python
  3. Функция zip() в Python
  4. Методы работы со списками
  5. Преобразование числа в восьмеричную строку
  6. Установка и использование pyshorteners
  7. Оператор (*) в Python
  8. Переопределение унарных операторов
  9. Сложные типы данных в Python
  10. Роль ключевого слова self
  11. Метод join() для объединения элементов строки
  12. Распаковка значений в Python
  13. Кортеж в Python: создание и использование
  14. Управление контекстом выполнения
  15. Итерация по коллекции в Python
  16. Работа с коллекциями Python
  17. Очистка списка от False, None, 0, «»
  18. Вакансии в Nebius
  19. Функции map() и reduce() в Python
  20. Модуль itertools: эффективная работа с итераторами
  21. Сортировка HTML по CSS-селектору
  22. Анонимные функции в Python
  23. Просмотр атрибутов и методов класса
  24. Преобразование данных в Python
  25. Перемешивание списка с shuffle()
  26. Стать Python-разработчиком
  27. Ввод нескольких значений
  28. Проверка версии Python
  29. Удаление falsy-значений из списка с помощью filter
  30. Перезагрузка оператора в Python
  31. Очистка данных с помощью pandas
  32. Цикл for в Python
  33. Работа с комплексными числами
  34. Создание спинбокса в tkinter
  35. enumerate() в Python для работы с индексами
  36. Работа с OpenCV
  37. Изменение элемента списка
  38. Использование type hints
  39. Создание и инициализация объектов
  40. Транспонирование матрицы
  41. Генераторы списков в Python
  42. Функция product() из itertools
  43. Блок else в Python
  44. Генерация случайных данных в NumPy

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию