Python log()函数详解:计算自然对数、常用对数及任意底对数

这是文章《Python的log()函数用于计算对数》的第1部分(共2部分)。

内容片段: 对数被用来描述和表示大数字。对数是指数的倒数。本文将深入介绍Python的log()函数。Python的对数函数可以帮助用户更轻松高效地找到数字的对数。


理解Python中的log()函数

为了使用对数函数的功能,我们需要使用以下语句导入数学模块:

import math

我们需要注意到一个事实,Python的对数函数不能直接访问。我们需要使用math模块来在代码中访问对数函数。

语法:

math.log(x)

数学中的math.log(x)函数用于计算传递给它的参数值(数值表达式)的自然对数值,即以e为底的对数(欧拉数约为2.71828)。

示例:

import math   

print("Log value: ", math.log(2))

在上面的代码片段中,我们正在请求2的对数值。

输出:

Log value:  0.6931471805599453

Python的log()函数的变体

以下是Python中基本对数函数的变种:

  • log2(x)
  • log(x, Base)
  • log10(x)
  • log1p(x)

1. 以2为底的log(x) – math.log2(x)

math.log2(x)函数用于计算以2为底的数值表达式的对数值。

语法:

math.log2(numeric expression)

示例:

import math 

print ("以2为底的对数值: ") 
print (math.log2(20)) 

结果:

以2为底的对数值: 
4.321928094887363

2. 以Base为底的log(x) – math.log(x, Base)

math.log(x, Base)函数用于计算以特定(期望)底数值为基础的数值表达式x的对数值。

语法:

math.log(numeric_expression,base_value)

这个函数接受两个参数。

  • 数值表达式 (numeric expression)
  • 底数 (Base value)

注意:如果函数中未提供基值,则math.log(x, (Base))将作为基本的对数函数,并计算数值表达式以自然对数为底的对数。

示例:

import math 

print ("以4为底的对数值: ") 
print (math.log(20,4)) 

输出:

以4为底的对数值: 
2.1609640474436813

3. log10(x) – 以10为底的对数

数学函数math.log10(x)计算数值表达式在以10为底的对数值。

语法:

math.log10(numeric_expression)

示例:

import math 

print ("以10为底的对数值: ") 
print (math.log10(15)) 

在上面的代码片段中,计算了以10为底的15的对数值。

输出:

以10为底的对数值: 
1.1760912590556813

4. log1p(x) – 对数增量函数

这是文章《Python的log()函数用于计算对数》的第2部分(共2部分)。

数学函数 math.log1p(x)

数学函数 math.log1p(x) 用于计算给定输入值 xlog(1+x)

注意:math.log1p(1+x) 等同于 math.log(x)

语法:

math.log1p(numeric_expression)

示例:

import math 

print ("Log value(1+15) for x = 15 is: ") 
print (math.log1p(15)) 

在上面的代码片段中,计算了输入表达式15的 log(1+15) 的对数值。

因此,math.log1p(15)math.log(16) 等价。

输出:

Log value(1+15) for x = 15 is: 
2.772588722239781

理解 Python NumPy 中的对数函数

Python NumPy 允许我们同时计算输入 NumPy 数组元素的自然对数值。

为了使用 numpy.log() 方法,我们需要使用下面的语句导入 NumPy 模块。

import numpy

语法:

numpy.log(input_array)

numpy.log() 函数接受数组作为参数,并返回一个包含其元素对数值的数组。

示例:

import numpy as np 

inp_arr = [10, 20, 30, 40, 50] 
print ("Array input elements:\n", inp_arr) 

res_arr = np.log(inp_arr) 
print ("Resultant array elements:\n", res_arr) 

输出:

Array input elements:
 [10, 20, 30, 40, 50]
Resultant array elements:
 [ 2.30258509  2.99573227  3.40119738  3.68887945  3.91202301]

结论

在本文中,我们已经了解了 Python 的对数函数的工作原理,并揭示了 Python 中对数函数的变体。


参考文献

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