Numpy — это сторонняя библиотека для языка Python, добавляющая поддержку больших многомерных массивов и матриц, а также множество высокоуровневых математических функций для выполнения на этих массивах.
Что такое функция np.log10() в Python?
numpy.log10() в Python — это функция для получения натурального логарифма любого объекта или массива с основанием 10. Функция np.log10() принимает два аргумента и возвращает массив натуральных логарифмов заданных элементов массива, где основание равно 10.
Синтаксис
|
1 |
numpy.log10(array[, out] = ufunc ‘log10’) |
Параметры
Функция log10() может принимать до двух основных аргументов:
- array: это входной массив или объект, логарифм которого вычисляется.
- out: это необязательное поле. Позиция, в которой хранится результат. Если она задана, она должна иметь форму, в которую передаются входные данные. Если не указано или None, возвращается только что выделенный список. Кортеж должен иметь ту же длину, что и количество выходов (возможно только в качестве аргумента ключевого слова).
Возвращаемое значение
Функция log10() возвращает массив натуральных логарифмов заданных элементов массива, где основание равно 10.
Реализация программы Numpy log10()
Рассмотрим, как реализовать метод numpy.log10() в Python.
См. следующий код.
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 |
# Program to show the working of numpy.log # Importing numpy import numpy as np # We will create an 1D array arr = np.array([4, 14, 10, 63, 11, 4, 64]) # Printing the array print("The array is: ", arr) # Shape of the array print("Shape of the array is : ", np.shape(arr)) # Calculating natural log of value arr[i]+1 out = np.log10(arr) print("Natural logarithm of the given array of base 10 is ") print(out) |
Выход
|
1 2 3 4 5 |
The array is: [ 4 14 10 63 11 4 64] Shape of the array is : (7,) Natural logarithm of the given array of base 10 is [0.60205999 1.14612804 1. 1.79934055 1.04139269 0.60205999 1.80617997] |
Объяснение
В этой программе мы сначала объявили массив формы 7 и напечатали его. Затем мы вызвали numpy.log10() для вычисления натурального логарифма элементов данного массива.
Графическое представление log10()
Давайте посмотрим на графическое представление функции log10().
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 |
# Program to show Graphical representation # Importing numpy import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # We will create an 1D array arr = np.array([40, 2.4, 0.14, 63, 1.2, 1, 4]) # Printing the array print("The array is: ", arr) # Shape of the array print("Shape of the array is : ", np.shape(arr)) # Calculating natural log of value arr[i]+1 out = np.log10(arr) print("Natural logarithm of the given array of base 10 is ") print(out) # Ploting of original array in Graph # Color will be in Green plt.plot(arr, arr, color='green', marker='x') # Ploting of natural log array in Graph # Color will be in blue plt.plot(out, arr, color='blue', marker='o') # Showing the Graphical represntation plt.title("numpy.log10()") plt.xlabel("Natural Log Array") plt.ylabel("Original Array") plt.show() |
Выход
|
1 2 3 4 5 |
The array is: [40. 2.4 0.14 63. 1.2 1. 4. ] Shape of the array is : (7,) Natural logarithm of the given array of base 10 is [ 1.60205999 0.38021124 -0.85387196 1.79934055 0.07918125 0. 0.60205999] |
Объяснение
В этой программе мы сначала объявили массив формы 7; напечатали массив, в котором элементы массива имеют тип данных float. Затем мы вызвали numpy.log10() для вычисления натурального логарифма элементов данного массива.
После этого мы нанесли исходный массив на двумерный график, который указывает на использование зеленой линии. Затем мы построили выходной массив, который получили после нахождения натурального логарифма, который указывается с помощью синей линии. Мы можем видеть результат на приведенном выше изображении.
