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. Оператор «моржа» (Walrus Operator)
  2. Применение функции map() с лямбда-функциями
  3. Оптимизация памяти с slots
  4. Добавление элементов в список
  5. Метод __int__ в Python
  6. Преобразование документов в PDF с помощью Spire.Office
  7. Ключевое слово global в Python
  8. Сортировка с параметром key
  9. Асинхронное выполнение задач в процессах
  10. Оператор += для объединения строк
  11. Оператор объединения словарей
  12. Функции all() и any() в Python
  13. Dict Comprehension в Python
  14. Операция += для списков
  15. Метод repr() в Python
  16. Виртуальное окружение Python
  17. Кортеж в Python: создание, доступ, изменение
  18. Перевернуть список в Python
  19. Создание класса в Python
  20. Функции map, filter, reduce
  21. Игра «Угадывание чисел»
  22. Метод bool() в Python
  23. IPython и Jupyter Notebook: руководство
  24. Объединение словарей в Python
  25. Вывод с переменной через запятую
  26. Мониторинг памяти с Pympler
  27. Список и кортеж в Python
  28. Объединение словарей в Python 3.5+
  29. Функции в Python
  30. Применение функции к списку
  31. Работа с дробями в Python
  32. Атрибуты класса и экземпляра в Python
  33. Расширение информации об ошибке в Python
  34. Именованные аргументы в Python
  35. Операторы увеличения и уменьшения переменной
  36. Модуль xkcd: добавление юмора в Python
  37. Списковое включение в Python
  38. Фильтрация списка чисел
  39. Присвоение и ссылки
  40. Структура данных словарь в Python
  41. Создание новой даты в Python
  42. Работа с атрибутом dict
  43. Работа с контекст-менеджером «with»
  44. Управление асинхронными задачами на Python.
  45. Преобразование данных в Python
  46. Сложные типы данных в Python
  47. Именованные срезы в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию