numpy.log #
- 麻木的。log ( x , / , out=None , * , where=True , casting='same_kind' , order='K' , dtype=None , subok=True [ , signature , extobj ] ) = <ufunc 'log'> #
自然对数,逐元素。
自然对数
log
是指数函数的倒数,因此log(exp(x)) = x。自然对数是以 为底的对数e
。- 参数:
- x类似数组
输入值。
- out ndarray、None 或 ndarray 和 None 的元组,可选
存储结果的位置。如果提供,它必须具有输入广播到的形状。如果未提供或无,则返回新分配的数组。元组(只能作为关键字参数)的长度必须等于输出的数量。
- 其中array_like,可选
该条件通过输入广播。在条件为 True 的位置,输出数组将设置为 ufunc 结果。在其他地方,输出数组将保留其原始值。请注意,如果通过 default 创建 未初始化的out
out=None
数组,则其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。- **夸格
对于其他仅关键字参数,请参阅 ufunc 文档。
- 返回:
- y ndarray
x的自然对数(按元素)。如果x是标量,则这是标量。
笔记
对数是一个多值函数:对于每个x都有无数个z使得exp(z) = x。约定是返回 虚部位于(-pi, pi]中的z。
对于实值输入数据类型,
log
始终返回实数输出。对于每个无法表示为实数或无穷大的值,它会生成nan
并设置无效浮点错误标志。对于复数值输入,
log
是一个复分析函数,具有分支切割[-inf, 0]并且从上面连续。log
将浮点负零作为无穷小负数处理,符合C99标准。在输入具有负实部和非常小的负复数部分(接近 0)的情况下,结果非常接近-pi ,以至于其计算结果恰好为-pi。
参考
[ 1 ]M. Abramowitz 和 IA Stegun,“数学函数手册”,第 10 次印刷,1964 年,第 67 页。 https://personal.math.ubc.ca/~cbm/aands/page_67.htm
[ 2 ]维基百科,“对数”。https://en.wikipedia.org/wiki/Logarithm
例子
>>> np.log([1, np.e, np.e**2, 0]) array([ 0., 1., 2., -Inf])