importnumpyasnpimportmathimporttime# 向量化操作vs循环size=1000000arr=np.random.rand(size)# NumPy向量化操作start=time.time()np_result=np.log(arr)np_time=time.time()-start# Python循环start=time.time()py_result=[math.log(x)for
numpy.log()是一个数学函数, 用于计算x(x属于所有输入数组元素)的自然对数。它是指数函数的倒数, 也是元素自然对数。自然对数对数是指数函数的逆函数, 因此log(exp(x))= x。以e为底的对数是自然对数。 句法 numpy.log(x, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None,...
print(log(add)(1,2)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 上述代码中,log函数以需要被装饰的函数作为参数,并返回函数对象。被返回的函数的参数为可变参数*args与**kwargs(*args参数会被封装成tuple,**kwargs参数则会被封装成字典对象),以适应不同函数的不同参数,...
在np.logseries()方法的帮助下,我们可以通过使用np.logseries()方法以数组的形式获得对数序列。 语法:np.logseries(p, size) 返回:返回一个对数系列的数组。 例子#1 : 在这个例子中,我们可以看到,通过使用np.logseries()方法,我们能够得到一个数组的对数序列。 # import numpyimportnumpyasnp# using np.logser...
Numpy中的对数运算。 对数运算是指数运算的逆运算,最基础的np.log是以自然对数为底数的对数,同时也可以使用np.log2,np.log10等计算以2或10为底的对数。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 x=[1,2,4,10]print("x =",x)print("ln(x) =",np.log(x))print("log2(x) =",np.log...
import numpy as np a = np.mat(np.arange(-4,3)) print(a) b = np.logical_not(a) print(b) 只有0为真,其他都为假 2.二元函数 它们接受两个数组,并返回一个结果数组。 #准备三个矩阵 a = np.mat([1,2,3,4]) b = np.mat([5,6,7,8]) ...
numpy.logaddexp 存在的特殊意义 原理 使用场景 用法及示例 其他类似概念 官方链接 numpy.logaddexp2 存在的特殊意义 原理 使用场景 用法及示例 其他类似概念 官方链接 numpy.i0 存在的特殊意义 原理 使用场景 用法及示例 其他类似概念 官方链接 numpy.sinc 存在的特殊意义 原理 使用场景 用法及示例 其他类似概念 ...
Python标准库中的log2函数是用于计算以2为底的对数,即返回以2为底的对数值。而numpy库中的log2函数也是用于计算以2为底的对数,但是支持对数组进行元素级别的操作。 具体来说,numpy的log2函数可以接受一个数组作为输入,并返回一个相同大小的数组,其中每个元素都是对应位置元素的以2为底的对数值。 另外,numpy的...
base:对数 log 的底数。 dtype:数组的元素类型 例如: a = np.logspace(1, 3, num=3) print(a) #[ 10. 100. 1000.] 注意:默认是以10为底的指数,可以理解为start是 10^{start} ,而end是 10^{end}。 创建对称矩阵 创建一个对称矩阵,矩阵的对角线上的值为1,其他值为0。 numpy.eye(N, M=None,...
NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍Python NumPy ufunc log 对数。 原文地址:Pyth