numpy.log() هي دالة رياضية تُستخدم لحساب اللوغاريتم الطبيعي لـ x (ينتمي x إلى جميع عناصر صفيف الإدخال). إنه معكوس الدالة الأسية بالإضافة إلى اللوغاريتم الطبيعي للعنصر. سجل اللوغاريتم الطبيعي هو عكس الدالة الأسية، لذا فإن السجل (exp(x))=x. اللوغاريتم في الأساس e هو اللوغاريتم الطبيعي.

بناء الجملة

 numpy.log(x, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = 

حدود

س: array_like

تحدد هذه المعلمة قيمة الإدخال للدالة numpy.log().

out: ndarray، أو لا شيء، أو مجموعة من ndarray ولا شيء (اختياري)

يتم استخدام هذه المعلمة لتحديد الموقع الذي يتم تخزين النتيجة فيه. إذا قمنا بتعريف هذه المعلمة، فيجب أن يكون لها شكل مشابه لبث الإدخال؛ وإلا، فسيتم إرجاع الصفيف المخصص حديثًا. طول الصف يساوي عدد النواتج.

تخفيض الحواشي السفلية

حيث: array_like (اختياري)

إنها حالة يتم بثها عبر الإدخال. في هذا الموقع، حيث يكون الشرط صحيحًا، سيتم تعيين المصفوفة الخارجية على نتيجة ufunc(وظيفة عامة)؛ وإلا فإنه سيحتفظ بقيمته الأصلية.

الإرسال: {'no','equiv','safe','same_kind','unsafe'}(اختياري)

التعليقات التوضيحية في التمهيد الربيع

تتحكم هذه المعلمة في نوع إرسال البيانات الذي قد يحدث. تعني كلمة 'لا' أنه لا ينبغي إرسال أنواع البيانات على الإطلاق. يعني 'equiv' أنه يُسمح بتغييرات ترتيب البايت فقط. 'الآمنة' تعني طاقم التمثيل الوحيد الذي يمكنه السماح بالقيمة المحفوظة. يعني 'same_kind' القوالب الآمنة أو القوالب الآمنة فقط ضمن النوع. تعني كلمة 'غير آمنة' إمكانية إجراء أي تحويلات للبيانات.

الترتيب: {'K'، 'C'، 'F'، 'A'} (اختياري)

تحدد هذه المعلمة ترتيب تكرار الحساب/تخطيط الذاكرة لمصفوفة الإخراج. افتراضيًا، سيكون الترتيب K. والترتيب 'C' يعني أن الإخراج يجب أن يكون متجاورًا. الترتيب 'F' يعني F متجاور، و'A' يعني F متجاور إذا كانت المدخلات متجاورة F وإذا كانت المدخلات متجاورة C، فإن 'A' يعني C متجاورة. يعني 'K' مطابقة ترتيب عناصر المدخلات (بأكبر قدر ممكن).

إذا كان آخر في جافا

dtype: نوع البيانات (اختياري)

إنه يتجاوز dtype للحساب ومصفوفات الإخراج.

الاختبار: منطقي (اختياري)

افتراضيًا، يتم تعيين هذه المعلمة على القيمة true. إذا قمنا بتعيينه على خطأ، فسيكون الإخراج دائمًا عبارة عن مصفوفة صارمة، وليس نوعًا فرعيًا.

إمضاء

تسمح لنا هذه الوسيطة بتوفير توقيع محدد للحلقة ذات البعد الواحد 'for'، المستخدمة في الحساب الأساسي.

com.extobj

إنها

هذه المعلمة عبارة عن قائمة بطول 1 أو 2 أو 3 تحدد حجم المخزن المؤقت لـ ufunc والعدد الصحيح لوضع الخطأ ووظيفة رد اتصال الخطأ.

عائدات

تُرجع هذه الدالة ndarray الذي يحتوي على القيمة اللوغاريتمية الطبيعية لـ x، والتي تنتمي إلى جميع عناصر مصفوفة الإدخال.

مثال 1:

 import numpy as np a=np.array([2, 4, 6, 3**8]) a b=np.log(a) b c=np.log2(a) c d=np.log10(a) d 

انتاج:

 array([ 2, 4, 6, 6561]) array([0.69314718, 1.38629436, 1.79175947, 8.78889831]) array([ 1. , 2. , 2.5849625 , 12.67970001]) array([0.30103 , 0.60205999, 0.77815125, 3.81697004]) 

في الكود المذكور أعلاه

• لقد قمنا باستيراد numpy بالاسم المستعار np.
• لقد أنشأنا مصفوفة 'a' باستخدام الدالة np.array().
• لقد أعلنا عن المتغيرات b، وc، وd، وقمنا بتعيين القيمة المعادة للوظائف np.log() وnp.log2() وnp.log10() على التوالي.
• لقد مررنا المصفوفة 'أ' في جميع الوظائف.
• وأخيرًا، حاولنا طباعة قيمة b وc وd.

في الإخراج، تم عرض ndarray، الذي يحتوي على قيم السجل، وlog2، وlog10 لجميع عناصر المصفوفة المصدر.

مثال 2:

 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt arr = [2, 2.2, 2.4, 2.6,2.8, 3] result1=np.log(arr) result2=np.log2(arr) result3=np.log10(arr) plt.plot(arr,arr, color='blue', marker='*') plt.plot(result1,arr, color='green', marker='o') plt.plot(result2,arr, color='red', marker='*') plt.plot(result3,arr, color='black', marker='*') plt.show() 

انتاج:

np. الرسم البياني

في الكود أعلاه

• لقد قمنا باستيراد numpy بالاسم المستعار np.
• لقد قمنا أيضًا باستيراد matplotlib.pyplot بالاسم المستعار plt.
• بعد ذلك، قمنا بإنشاء مصفوفة 'arr' باستخدام الدالة np.array().
• بعد ذلك، أعلنا عن المتغير result1، وresult2، وresult3، وقمنا بتعيين القيم المرجعة للوظائف np.log()، وnp.log2()، وnp.log10() على التوالي.
• لقد مررنا المصفوفة 'arr' في جميع الوظائف.
• وأخيرًا، حاولنا رسم قيم 'arr'، وresult1، وresult2، وresult3.

في الإخراج، تم عرض رسم بياني بأربعة خطوط مستقيمة بألوان مختلفة.

مثال 3:

 import numpy as np x=np.log([2, np.e, np.e**3, 0]) x 

انتاج:

 __main__:1: RuntimeWarning: divide by zero encountered in log array([0.69314718, 1. , 3. , -inf]) 

في الكود أعلاه

• أولاً، قمنا باستيراد numpy بالاسم المستعار np.
• لقد أعلنا عن المتغير 'x' وقمنا بتعيين القيمة التي تم إرجاعها لوظائف np.log().
• لقد مررنا قيمًا مختلفة في الدالة، مثل قيمة عدد صحيح وnp.e وnp.e**2.
• وأخيرًا، حاولنا طباعة قيمة 'x'.

في الإخراج، تم عرض ndarray، الذي يحتوي على قيم السجل لعناصر المصفوفة المصدر.