numpy中的log和ln函数介绍

缺乏、安全感 2024-03-31 15:36 12阅读 0赞

### numpy的log和ln函数 ###

每次当我想用python实现ln函数时，下意识的就会输入错误的函数代码，这里特来记录一下关于numpy中的ln和log函数正确的调用方式。

#### ln函数 ####

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 </td> 
 <td> <code>import</code> <code>numpy as np</code> <code>class</code> <code>NumpyStudy:</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp; </code><code>def</code> <code>lnFunction(</code><code>self</code><code>):</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp; &nbsp; </code><code>const </code><code>=</code> <code>np.e</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp; &nbsp; </code><code>result </code><code>=</code> <code>np.log(const)</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp; &nbsp; </code><code>print</code><code>(</code><code>"函数ln(e)的值为："</code><code>)</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp; &nbsp; </code><code>print</code><code>(result)</code> <code>if</code> <code>__name__ </code><code>=</code><code>=</code> <code>"__main__"</code><code>:</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp; </code><code>main </code><code>=</code> <code>NumpyStudy()</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp; </code><code>main.lnFunction()</code> <code>"""</code> <code>函数ln(e)的值为：</code> <code>1.0</code> <code>"""</code> </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

我们可以看到得到的值为1，说明在python中，np.log()指代的便是数学中使用的ln函数。

#### log函数 ####

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 </td> 
 <td> <code>import</code> <code>numpy as np</code> <code>class</code> <code>NumpyStudy:</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp; </code><code>def</code> <code>logFunction(</code><code>self</code><code>):</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp; &nbsp; </code><code>const </code><code>=</code> <code>100</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp; &nbsp; </code><code>result </code><code>=</code> <code>np.log10(const)</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp; &nbsp; </code><code>print</code><code>(</code><code>"函数ln(e)的值为："</code><code>)</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp; &nbsp; </code><code>print</code><code>(result)</code> <code>if</code> <code>__name__ </code><code>=</code><code>=</code> <code>"__main__"</code><code>:</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp; </code><code>main </code><code>=</code> <code>NumpyStudy()</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp; </code><code>main.logFunction()</code> <code>"""</code> <code>函数ln(e)的值为：</code> <code>2.0</code> <code>"""</code> </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

我们可以看到得到的值为2，说明在python中，np.log10()指代的便是数学中使用的lg函数。

前几天看到有一个小伙伴留言说，既然以10和以自然数e为底数的目前都有了，那么以其他数比如2，3，4等等为底数的log函数该怎么办呢？

这里我们需要用到一下数学上的小技巧—换底公式进行一下变换。例如：我们想要求出log以2为底16的值。

![f77afb28686065be6a09185d845ea3a6.jpeg][]

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 </td> 
 <td> <code>import</code> <code>numpy as np</code> <code>class</code> <code>NumpyStudy:</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>def</code> <code>lnFunction(</code><code>self</code><code>):</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>result </code><code>=</code> <code>np.log(</code><code>16</code><code>) </code><code>/</code> <code>np.log(</code><code>2</code><code>)</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>result1 </code><code>=</code> <code>np.log10(</code><code>16</code><code>) </code><code>/</code> <code>np.log10(</code><code>2</code><code>)</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>print</code><code>(</code><code>"函数ln(e)的值为："</code><code>)</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>print</code><code>(result)</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>print</code><code>(result1)</code> <code>if</code> <code>__name__ </code><code>=</code><code>=</code> <code>"__main__"</code><code>:</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>main </code><code>=</code> <code>NumpyStudy()</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>main.lnFunction()</code> <code>"""</code> <code>函数ln(e)的值为：</code> <code>4.0</code> <code>4.0</code> <code>"""</code> </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

可以看到我们最后成功地获取到了正确的结果4.0。用这种方法我们可以获取到以任意数为底数的log函数值。

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[f77afb28686065be6a09185d845ea3a6.jpeg]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/2ba3837c87c34c27a41a43adbbad2f94.jpeg
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