Python numpy.log()

numpy.log() 是Python的numpy库中的一个函数，用于计算数组中元素的对数。

函数定义

numpy.log(x, out=None, where=True, **kwargs)

参数

• x: 数组或值。
  输入的数组或值。
• out：ndarray， optional。
  如果提供，则按照它的形状将结果放到这里。
• where：array_like， optional。
  只有当此为True时，才将才自动覆盖未定义的元素（未定义的元素为NaN或者无穷大）。

返回值

返回一个 ndarray，其元素都是输入数组的对数。

使用示例

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
print(np.log(a))   # [0.        0.6931472 1.0986123]

b = np.array([0, 1, 2])
print(np.log(b))   # [-inf  0.   0.6931472]

c = np.array([-1, 0, 1])
print(np.log(c))   # [nan -inf  0. ]

在这个例子中，我们引入了numpy库，然后将一个一维数组传递给 np.log() 函数，并打印了返回的数组。我们还演示了一些极端的情况，例如0或负数的对数：在这种情况下，将得到无穷大或NaN。

总结

numpy.log() 函数是numpy库中非常有用的一个函数，可以轻松地计算数组中元素的对数。这个函数不仅简单易用，而且还支持各种数据类型。请确保在使用这个函数时，考虑输入数组中可能存在的NaN或无穷大，以避免出现错误。