在 Python 中如何使用 numpy 执行自然日志(例如“ ln()”) ？

使用 numpy，我如何做到以下几点:

ln(x)

是否等同于:

np.log(x)

我为这样一个看似微不足道的问题道歉，但是我对 log和 ln之间的区别的理解是，ln是日志空间 e？

496568 次浏览
小开

正确，np.log(x)是 x的自然日志(基本 e日志)。

对于其他碱基，请记住这个日志定律: log-b(x) = log-k(x) / log-k(b)，其中 log-b是某个任意碱基 b中的日志，而 log-k是碱基 k中的日志，例如。

这里 k = e

l = np.log(x) / np.log(100)

l是 x 的 log-base-100

小开
最佳答案

np.log 是 ln，而 np.log10是标准的碱基10日志。

小开 
from numpy.lib.scimath import logn
from math import e


#using: x - var
logn(e, x)
小开

我通常这样做:

from numpy import log as ln

也许这能让你舒服点。

小开

你可以简单地做相反的事，把 log 的底数设置为 e。

import math


e = 2.718281


math.log(e, 10) = 2.302585093
ln(10) = 2.30258093
小开

Numpy 似乎从 MATLAB/Octave 得到了提示，使用 log作为“ log base e”或者 ln。与 MATLAB/Octave 一样，Numpy 也没有为任意基提供对数函数。

如果您觉得 log令人困惑，您可以创建自己的对象 ln，它引用 numpy.log 函数:

>>> import numpy as np
>>> from math import e
>>> ln = np.log  # assign the numpy log function to a new function called ln
>>> ln(e)
1.0

提交答案