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Python中的np.log

來源:千鋒教育
發(fā)布人:xqq
時間: 2023-11-23 01:08:00 1700672880

一、np.log的基礎(chǔ)知識

np.log是numpy庫中的一種取對數(shù)的方法,其中np.log(x)可以返回x的自然對數(shù)。

注意,x的類型應(yīng)該為float或者complex類型。


import numpy as np 
data = np.array([10, 100]) 
print(np.log(data)) 

運行結(jié)果為:[2.30258509 4.60517019]

二、np.log的應(yīng)用

在數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,經(jīng)常需要利用numpy庫進行數(shù)據(jù)預(yù)處理。np.log可以在數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中起到很好的作用。

例如,當(dāng)數(shù)據(jù)的范圍非常大時,我們可以用log將數(shù)據(jù)相對縮小,從而增加數(shù)據(jù)的可讀性。另外,在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,使用np.log還可以為優(yōu)化算法的選擇提供依據(jù)。


import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
# generate data 
x = np.linspace(start=0.1, stop=50, num=50) 
y = 1000 * np.power(x, -1.5) + np.random.randn(50) * 10 
plt.scatter(x=x, y=y) 
plt.show() 
# apply log 
x_log = np.log(x) 
y_log = np.log(y) 
plt.scatter(x=x_log, y=y_log) 
plt.show() 

運行結(jié)果為:

三、np.log的注意點

在使用np.log時,有一些注意事項需要注意,比如在數(shù)據(jù)出現(xiàn)小于等于0的情況時會報錯。就如同下面的例子一樣:


import numpy as np 
data = np.array([-1, 0, 1]) 
print(np.log(data)) 

會報錯:RuntimeWarning: invalid value encountered in log

在處理數(shù)據(jù)時,我們應(yīng)該避免出現(xiàn)這種情況。

四、np.log的變種

numpy庫中除了自然對數(shù),還包含其他對數(shù)的函數(shù)。對數(shù)函數(shù)的用法與log函數(shù)非常相似,只是base不同。


import numpy as np 
np.log10(data)
np.log2(data)

五、總結(jié)

在數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,使用np.log可以讓我們更方便地處理數(shù)據(jù)。需要注意的是,在使用np.log時,我們應(yīng)該注意數(shù)據(jù)的范圍,避免出現(xiàn)小于等于0的情況。另外,numpy庫中還有其他對數(shù)函數(shù),我們可以根據(jù)不同的情況進行使用。

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