numpy.log#
- numpy.log(x, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature]) = <ufunc 'log'>#
自然对数,逐个元素.
自然对数
log是指数函数的逆函数,因此 log(exp(x)) = x .自然对数是以e为底的对数.- 参数:
- xarray_like
输入值.
- outndarray, None, or tuple of ndarray and None, optional
结果存储到的位置.如果提供,它必须具有输入的广播到的形状. 如果未提供或为 None,则返回一个新分配的数组.一个元组(可能只能作为关键字参数)必须具有等于输出数量的长度.
- wherearray_like, optional
此条件在输入上进行广播.在条件为 True 的位置, out 数组将设置为 ufunc 结果.否则, out 数组将保留其原始值.请注意,如果通过默认值
out=None创建一个未初始化的 out 数组,则其中条件为 False 的位置将保持未初始化.- \kwargs
对于其他仅限关键字的参数,请参阅 ufunc docs .
- 返回:
- yndarray
逐元素计算 x 的自然对数.如果 x 是标量,则结果也是标量.
注释
对数是一个多值函数:对于每个 x ,都存在无穷多个 z 使得 exp(z) = x .约定是返回虚部位于 (-pi, pi] 的 z .
对于实数值输入数据类型,
log始终返回实数输出.对于每个不能表示为实数或无穷大的值,它会产生nan并设置 invalid 浮点错误标志.对于复数值输入,
log是一个复数解析函数,它有一个分支切割 [-inf, 0] ,并且在其上从上方连续.log将浮点负零处理为无穷小负数,符合 C99 标准.在输入具有负实部和一个非常小的负复数部分(接近 0)的情况下,结果非常接近 -pi ,以至于它精确地评估为 -pi .
参考
[1]M. Abramowitz and I.A. Stegun, “Handbook of Mathematical Functions”, 10th printing, 1964, pp. 67. https://personal.math.ubc.ca/~cbm/aands/page_67.htm
[2]Wikipedia, “Logarithm”. https://en.wikipedia.org/wiki/Logarithm
示例
>>> import numpy as np >>> np.log([1, np.e, np.e**2, 0]) array([ 0., 1., 2., -inf])