Hướng dẫn what is ln in python? - ln trong python là gì?
|
Python log tự nhiên: Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ xem cách tính toán logarit tự nhiên bằng các thư viện toán học và numpy.: In this tutorial we will see how to compute the natural logarithm using the math and numpy libraries. Logarit tự nhiên (thường viết tắt là LN) là nghịch đảo của hàm theo cấp số nhân. Nó thường được sử dụng trong toán học để tính toán liên quan đến thời gian và tốc độ tăng trưởng. Trong Python, một số thư viện cho phép chúng tôi tính toán nó giống như thư viện toán học và thư viện Numpy. Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ thấy các yếu tố sau: Hãy bắt đầu với thư viện toán học. Thư viện toán học có một hàm gọi là math.log (x) trả về logarit tự nhiên của x: math library has a function called math.log(x) which returns the natural logarithm of x : Tính nhật ký tự nhiên bằng cách sử dụng NumpynumpyThư viện Numpy cũng có một hàm gọi là numpy.log () cho phép người dùng tính toán logarit tự nhiên của x trong đó x thuộc về tất cả các phần tử của mảng đầu vào.NumPy library also has a function called numpy.log() which allows the user to compute the natural logarithm of x where x belongs to all the elements of the input array. import numpy as np
input = [1, 100, 500, 20000]
print("Input: ", input)
output = np.log(input)
print("Output: ", output)
print("np.log(5) : ", np.log(5))
#Output:
>>>Input: [1, 100, 500, 20000]
>>>Output: [0. 4.60517019 6.2146081 9.90348755]
>>>np.log(5) : 1.6094379124341003
Biểu diễn đồ họa bằng cách sử dụng matplotlib using matplotlibTính toán logarit trong cơ sở 2 from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
input = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
output = np.log(input)
plt.plot(input, input,
color='blue', marker="*")
# red for numpy.log()
plt.plot(output, input,
color='green', marker="o")
plt.title("numpy.log() - Graphical representation using matplotlib")
plt.xlabel("output")
plt.ylabel("input")
plt.show()
Tính toán logarit trong cơ sở 10  Tính toán logarit trong cơ sở 2Tính toán logarit trong cơ sở 10numpy.log2(x) : import numpy as np print(np.log2(1)) print(np.log2(5)) print(np.log2(10)) #Output: >>>0.0 >>>2.321928094887362 >>>3.321928094887362 Hãy bắt đầu với thư viện toán học.10Tính nhật ký tự nhiên bằng toán họcnumpy.log10(x) : import numpy as np print(np.log10(1)) print(np.log10(5)) print(np.log10(10)) #Output: >>>0.0 >>>0.6989700043360189 >>>1.0 Thư viện toán học có một hàm gọi là math.log (x) trả về logarit tự nhiên của x:Tính nhật ký tự nhiên bằng cách sử dụng Numpy Thư viện Numpy cũng có một hàm gọi là numpy.log () cho phép người dùng tính toán logarit tự nhiên của x trong đó x thuộc về tất cả các phần tử của mảng đầu vào. Có thể biểu diễn đồ họa các kết quả được cung cấp bởi thư viện Matplotlib: Đây là biểu diễn đồ họa: Đại diện đồ họa - Numpy.log () Nếu bạn muốn sử dụng logarit trong cơ sở 2, bạn có thể sử dụng hàm numpy.log2 (x): Tính toán logarit trong cơ sở 10Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học cách tính toán nhật ký tự nhiên trong Python, do đó tạo ra một cách để tính toán các giá trị toán học cho import numpy as np
input = [1, 100, 500, 20000]
print("Input: ", input)
output = np.log(input)
print("Output: ", output)
print("np.log(5) : ", np.log(5))
#Output:
>>>Input: [1, 100, 500, 20000]
>>>Output: [0. 4.60517019 6.2146081 9.90348755]
>>>np.log(5) : 1.6094379124341003
0 và với thư viện import numpy as np
input = [1, 100, 500, 20000]
print("Input: ", input)
output = np.log(input)
print("Output: ", output)
print("np.log(5) : ", np.log(5))
#Output:
>>>Input: [1, 100, 500, 20000]
>>>Output: [0. 4.60517019 6.2146081 9.90348755]
>>>np.log(5) : 1.6094379124341003
1. Cuối cùng, bạn sẽ học cách nhập nó khác nhau để làm cho mã của bạn dễ đọc hơn một chút.Câu trả lời nhanh: Sử dụng numpy.log ()
Logarit tự nhiên là gì?Cách sử dụng toán học Python để tính toán logarit tự nhiên (LN) Cách sử dụng Python Numpy để tính toán logarit tự nhiên (LN)
Logarit tự nhiên có một số thuộc tính duy nhất, chẳng hạn như:natural logarithm, as it mirrors many natural growth problems. Cách sử dụng toán học Python để tính toán logarit tự nhiên (LN)Cách sử dụng Python Numpy để tính toán logarit tự nhiên (LN)
Logarit tự nhiên có một số thuộc tính duy nhất, chẳng hạn như: ln (e) = 1 ln (1) = 0 # Calculate the natural log in Python with math.log import math print(math.log(math.e)) print(math.log(1)) print(math.log(10)) # Returns: # 1.0 # 0.0 # 2.302585092994046 Logarit tự nhiên (LN) thường được sử dụng để giải quyết các vấn đề thời gian và tăng trưởng. Bởi vì hiện tượng logarit vào cơ sở import numpy as np
input = [1, 100, 500, 20000]
print("Input: ", input)
output = np.log(input)
print("Output: ", output)
print("np.log(5) : ", np.log(5))
#Output:
>>>Input: [1, 100, 500, 20000]
>>>Output: [0. 4.60517019 6.2146081 9.90348755]
>>>np.log(5) : 1.6094379124341003
2 thường xảy ra trong tự nhiên, nó được gọi là logarit tự nhiên, vì nó phản ánh nhiều vấn đề tăng trưởng tự nhiên.Thư viện Python, from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
input = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
output = np.log(input)
plt.plot(input, input,
color='blue', marker="*")
# red for numpy.log()
plt.plot(output, input,
color='green', marker="o")
plt.title("numpy.log() - Graphical representation using matplotlib")
plt.xlabel("output")
plt.ylabel("input")
plt.show()
5 function does and shows you some creative ways to use the function.Cách sử dụng Python Numpy để tính toán logarit tự nhiên (LN)Một cách hữu ích khác trong Python để tính toán nhật ký tự nhiên là sử dụng thư viện import numpy as np
input = [1, 100, 500, 20000]
print("Input: ", input)
output = np.log(input)
print("Output: ", output)
print("np.log(5) : ", np.log(5))
#Output:
>>>Input: [1, 100, 500, 20000]
>>>Output: [0. 4.60517019 6.2146081 9.90348755]
>>>np.log(5) : 1.6094379124341003
1 phổ biến. Thư viện import numpy as np
input = [1, 100, 500, 20000]
print("Input: ", input)
output = np.log(input)
print("Output: ", output)
print("np.log(5) : ", np.log(5))
#Output:
>>>Input: [1, 100, 500, 20000]
>>>Output: [0. 4.60517019 6.2146081 9.90348755]
>>>np.log(5) : 1.6094379124341003
1 đi kèm với nhiều cách khác nhau mà bạn có thể thao tác dữ liệu số. Một trong những chức năng này là hàm from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
input = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
output = np.log(input)
plt.plot(input, input,
color='blue', marker="*")
# red for numpy.log()
plt.plot(output, input,
color='green', marker="o")
plt.title("numpy.log() - Graphical representation using matplotlib")
plt.xlabel("output")
plt.ylabel("input")
plt.show()
9.Tương tự như hàm bạn đã học trong phần trước, hàm from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
input = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
output = np.log(input)
plt.plot(input, input,
color='blue', marker="*")
# red for numpy.log()
plt.plot(output, input,
color='green', marker="o")
plt.title("numpy.log() - Graphical representation using matplotlib")
plt.xlabel("output")
plt.ylabel("input")
plt.show()
9 có hai tham số:
Tương tự như chức năng thư viện ____1010, cơ sở là một tham số tùy chọn. Nếu nó bị bỏ trống, giá trị của import numpy as np
input = [1, 100, 500, 20000]
print("Input: ", input)
output = np.log(input)
print("Output: ", output)
print("np.log(5) : ", np.log(5))
#Output:
>>>Input: [1, 100, 500, 20000]
>>>Output: [0. 4.60517019 6.2146081 9.90348755]
>>>np.log(5) : 1.6094379124341003
2 được sử dụng. Do đó, hàm mặc định là tính toán logarit tự nhiên.Hãy để xem cách chúng ta có thể sử dụng chức năng from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
input = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
output = np.log(input)
plt.plot(input, input,
color='blue', marker="*")
# red for numpy.log()
plt.plot(output, input,
color='green', marker="o")
plt.title("numpy.log() - Graphical representation using matplotlib")
plt.xlabel("output")
plt.ylabel("input")
plt.show()
9 để tính toán logarit tự nhiên trong Python:# Calculate the natural log in Python with numpy.log import numpy as np import math print(np.log(math.e)) print(np.log(1)) print(np.log(10)) # Returns: # 1.0 # 0.0 # 2.302585092994046 Trong phần tiếp theo, bạn sẽ học cách nhập chức năng import numpy as np
input = [1, 100, 500, 20000]
print("Input: ", input)
output = np.log(input)
print("Output: ", output)
print("np.log(5) : ", np.log(5))
#Output:
>>>Input: [1, 100, 500, 20000]
>>>Output: [0. 4.60517019 6.2146081 9.90348755]
>>>np.log(5) : 1.6094379124341003
9 theo một cách khác để giúp đọc dễ dàng hơn.Kiểm tra một số hướng dẫn Python khác về DataGy, bao gồm hướng dẫn đầy đủ của chúng tôi về Gấu trúc kiểu dáng và tổng quan toàn diện của chúng tôi về các bảng xoay vòng trong gấu trúc! Cách nhập chức năng nhật ký để làm cho nó rõ ràng hơn như LNPython làm cho việc nhập chức năng dễ dàng và trực quan. Trong cả hai ví dụ, chúng tôi chỉ cần nhập toàn bộ thư viện, nhưng nhập chức năng import numpy as np
input = [1, 100, 500, 20000]
print("Input: ", input)
output = np.log(input)
print("Output: ", output)
print("np.log(5) : ", np.log(5))
#Output:
>>>Input: [1, 100, 500, 20000]
>>>Output: [0. 4.60517019 6.2146081 9.90348755]
>>>np.log(5) : 1.6094379124341003
9 có thể không làm rõ rằng chúng tôi đề cập đến nhật ký tự nhiên.Một điều mà chúng ta có thể làm là cung cấp một import numpy as np print(np.log2(1)) print(np.log2(5)) print(np.log2(10)) #Output: >>>0.0 >>>2.321928094887362 >>>3.3219280948873626 cho chức năng, để làm rõ rằng chúng ta đang đề cập đến một logarit tự nhiên. Hãy để xem cách chúng ta có thể làm điều này, bằng cách nhập chức năng từ thư viện import numpy as np
input = [1, 100, 500, 20000]
print("Input: ", input)
output = np.log(input)
print("Output: ", output)
print("np.log(5) : ", np.log(5))
#Output:
>>>Input: [1, 100, 500, 20000]
>>>Output: [0. 4.60517019 6.2146081 9.90348755]
>>>np.log(5) : 1.6094379124341003
1:# Calculate the natural log in Python with numpy.log as ln from numpy import log as ln import math print(ln(math.e)) print(ln(1)) print(ln(10)) # Returns: # 1.0 # 0.0 # 2.302585092994046 Trong phần tiếp theo, bạn sẽ học cách vẽ đồ thị chức năng nhật ký tự nhiên bằng Python. Bạn muốn tìm hiểu thêm về Python F-String? Kiểm tra hướng dẫn chuyên sâu của tôi, bao gồm một video từng bước cho Master Python F-Strings!Check out my in-depth tutorial, which includes a step-by-step video to master Python f-strings! Cách vẽ đồ thị hàm nhật ký tự nhiên trong PythonTrong phần này, bạn sẽ học cách vẽ hàm nhật ký tự nhiên trong Python bằng thư viện đồ thị phổ biến, import numpy as np print(np.log2(1)) print(np.log2(5)) print(np.log2(10)) #Output: >>>0.0 >>>2.321928094887362 >>>3.3219280948873628. Để vẽ dữ liệu, những gì chúng tôi sẽ làm là
Hãy để xem cách chúng ta có thể làm điều này trong Python: # Calculate the natural log in Python with numpy.log as ln
import numpy as np
import math
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.array(range(1, 1001))
y = np.log(x)
plt.plot(x, y)
plt.title('Plotting y=ln(x) with matplotlib')
plt.show()Điều này trả về hình ảnh sau: Bạn muốn tìm hiểu thêm về việc tính toán căn bậc hai trong Python? Kiểm tra hướng dẫn của tôi ở đây, điều này sẽ dạy cho bạn các cách tính toán căn bậc hai, cả không có chức năng Python và với sự trợ giúp của các chức năng. Check out my tutorial here, which will teach you different ways of calculating the square root, both without Python functions and with the help of functions. Sự kết luậnTrong hướng dẫn này, bạn đã học cách sử dụng Python để tính toán logarit tự nhiên. Bạn đã học được cách thực hiện việc này bằng cách sử dụng cả thư viện import numpy as np
input = [1, 100, 500, 20000]
print("Input: ", input)
output = np.log(input)
print("Output: ", output)
print("np.log(5) : ", np.log(5))
#Output:
>>>Input: [1, 100, 500, 20000]
>>>Output: [0. 4.60517019 6.2146081 9.90348755]
>>>np.log(5) : 1.6094379124341003
0 và import numpy as np
input = [1, 100, 500, 20000]
print("Input: ", input)
output = np.log(input)
print("Output: ", output)
print("np.log(5) : ", np.log(5))
#Output:
>>>Input: [1, 100, 500, 20000]
>>>Output: [0. 4.60517019 6.2146081 9.90348755]
>>>np.log(5) : 1.6094379124341003
1, cũng như cách vẽ hàm nhật ký tự nhiên bằng cách sử dụng import numpy as np print(np.log2(1)) print(np.log2(5)) print(np.log2(10)) #Output: >>>0.0 >>>2.321928094887362 >>>3.3219280948873628. Để tìm hiểu thêm về chức năng import numpy as np print(np.log10(1)) print(np.log10(5)) print(np.log10(10)) #Output: >>>0.0 >>>0.6989700043360189 >>>1.02, hãy xem tài liệu chính thức ở đây. LN có nghĩa là gì trong Python?Python không có chức năng LN, sử dụng nhật ký cho logarit tự nhiên.natural logarithms.
LN sử dụng để làm gì?Ln về cơ bản đề cập đến một logarit cho cơ sở e.Điều này còn được gọi là logarit phổ biến.Điều này còn được gọi là logarit tự nhiên.Nhật ký phổ biến có thể được biểu diễn dưới dạng log10 (x).
Giá trị LN là gì?Logarit tự nhiên của một số là logarit của nó vào cơ sở của hằng số toán học E, là một số không hợp lý và siêu việt xấp xỉ bằng 2.718281828459.Logarit tự nhiên của X thường được viết là LN X, Loge X hoặc đôi khi, nếu cơ sở E được ẩn, chỉ cần log x.2.718281828459. The natural logarithm of x is generally written as ln x, loge x, or sometimes, if the base e is implicit, simply log x.
LN có giống với nhật ký không?Nhật ký được xác định cho cơ sở 10 trong khi, LN được xác định cho cơ sở e.Ví dụ- log của cơ sở 2 được viết là log2 trong khi log của cơ sở E được biểu diễn dưới dạng loge = ln (log tự nhiên).... Định nghĩa của LN .. |
