你如何在 Python 中用 numpy 做自然日志（例如“ln()”)？

Question

使用 numpy，我該如何執行以下操作：

ln(x)

是否等同於：

np.log(x)

對於這樣一個看似微不足道的問題，我深表歉意，但我對log和ln之間區別的理解是ln是 logspace e？

Answer 1

np.log是ln ，而np.log10是您的標准基數為 10 的日志。

相關文檔：

Answer 2

正確， np.log(x)是自然對數（基數e的日志） x 。

對於其他基數，請記住這個對數定律： log-b(x) = log-k(x) / log-k(b)其中log-b是某個任意基數b ， log-k是對數在基數k ，例如

這里 k = e

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

l是 x 的對數基 100

Answer 3

我通常這樣做：

from numpy import log as ln

也許這會讓你更舒服。

Answer 4

Numpy 似乎從 MATLAB/Octave 中得到提示，並使用log作為“log base e”或ln 。 也像 MATLAB/Octave 一樣，Numpy 不提供任意基數的對數函數。

如果您發現log令人困惑，您可以創建自己的對象ln來引用 numpy.log 函數：

>>> 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

Answer 5

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

#using: x - var
logn(e, x)

Answer 6

您可以通過將 log 的基礎設置為 e 來簡單地做相反的事情。

import math

e = 2.718281

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