x1 = np.linspace(0.1, 10, 99) # 建立含30个元素的数组 x2 = np.linspace(0.1, 10, 99) # 建立含30个元素的数组 y1 = [math.log2(x) for x in x1] y2 = [math.log(x, 0.5) for x in x2] plt.plot(x1, y1, label="base = 2") plt.plot(x2, y2, label="base = 0.5") pl...
math.log2(x)This function returns the base-2 logarithm of x. This is usually more accurate than log(x, 2). math.log10(x)The base-10 logarithm of x for x> 0. math.pow(x, y)The value of x**y. math.sqrt(x)The square root of x for x > 0 三角函数 Python 包含以下在数学模块...
result = math.log(10) print("The natural logarithm of 10 is:", result) 以2为底的对数 我们可能需要计算以2为底的对数,在Python中,可以使用math模块的log2函数来实现这个功能。 import math 计算以2为底的对数 result = math.log2(8) print("The base-2 logarithm of 8 is:", result) 以10为底...
:param base: 对数的底数,如果没有提供则以 e 为底 :return: 返回计算出的对数值 """ifbaseisNone:# 如果没有提供底数,则计算以 e 为底的对数returnmath.log(value)else:# 如果提供底数,则计算以指定底数的对数returnmath.log(value,base)# 示例:计算以 2 为底的 8 的对数result_base_2=calculate_log...
log(x[, base]) -> the logarithm of x to the given base. If the base not specified, returns the natural logarithm (base e) of x. In [25]: math.log(8,2) Out[25]: 3.0 原文由 unutbu 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 有用 回复 ...
The math.log2() method returns the base-2 logarithm of a number.Syntaxmath.log2(x)Parameter ValuesParameterDescription x Required. Specifies the value to calculate the logarithm for. If the value is 0, or a negative number, it returns a ValueError. If the value is not a number, it ...
#返回x*(2**i)的值 ldexp(x, i) Return x * (2**i).>>> math.ldexp(5,5) 160.0 >>> math.ldexp(3,5) 96.0log#返回x的自然对数,默认以e为基数,base参数给定时,将x的对数返回给定的base,计算式为:log(x)/log(base) log(x[, base]) Return the logarithm of x to the given base. If...
计算以2为底的对数 log2_num = ln_num / math.log(2) 打印结果 print("The base2 logarithm of", num, "is", log2_num) 在这个示例中,我们首先计算了num的自然对数,然后将结果除以2的自然对数,得到了num以2为底的对数。 以上就是在Python中计算自然对数的方法,希望对你有所帮助!
Return x * (2**i). >>> math.ldexp(5,5)160.0>>> math.ldexp(3,5)96.0 log #返回x的自然对数,默认以e为基数,base参数给定时,将x的对数返回给定的base,计算式为:log(x)/log(base) log(x[,base]) Return the logarithmofxtothe givenbase. ...
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(array[0]) # 这返回的是一维数组,也就是第零行的数据 print(array[0][1]) print(array[0, 1]) # 这两个是一个意思,表现形式不同 array = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], ...