numpy.log#
- numpy.log(x, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature]) = <ufunc 'log'>#
按元素方式取自然对数.
自然对数
log是指数函数的反函数,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
存储结果的位置.如果提供,则它必须具有输入广播到的形状.如果未提供或为None,则返回一个新分配的数组.一个元组(可能仅作为关键字参数)的长度必须等于输出的数量.
- 其中类数组,可选
此条件会在输入上进行广播.在条件为True的位置, out 数组将被设置为ufunc结果.否则, out 数组将保留其原始值.请注意,如果通过默认的
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,请参见 ufunc docs .
- 返回:
- yndarray
x 的自然对数,按元素方式.如果 x 是标量,则这是一个标量.
注释
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] 并且从上面在其上连续.log将浮点负零处理为无穷小的负数,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 ,以至于它精确地计算为 -pi .
参考文献
[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]维基百科,"对数".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])