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法学在 NumPy 中返回输入数组的逐元素自然对数加一
要返回输入数组的逐元素自然对数加一，请在 Python NumPy 中使用 **numpy.log1p()** 方法。它计算 log(1 + x)。
对于复数值输入，log1p 是一个复杂的解析函数，它有一个分支切割 [-inf, -1]，并且在其上从上方连续。log1p 将浮点负零处理为无穷小的负数，符合 C99 标准。
步骤
首先，导入所需的库：
import numpy as np
使用 array() 方法创建一个数组：
arr = np.array([1e-15, 10000, 1e-99])
显示数组：
print("Array...
", arr)获取数组的类型：
print("
Our Array type...
", arr.dtype)
获取数组的维度：
print("
Our Array Dimension...
",arr.ndim)获取数组的形状：
print("
Our Array Shape...
",arr.shape)
要返回输入数组的逐元素自然对数加一，请使用 numpy.log1p() 方法。计算 log(1 + x)：
print("
Result...
",np.log1p(arr))示例
import numpy as np
# Create an array using the array() method
arr = np.array([1e-15, 10000, 1e-99])
# Display the array
print("Array...
", arr)
# Get the type of the array
print("
Our Array type...
", arr.dtype)
# Get the dimensions of the Array
print("
Our Array Dimension...
",arr.ndim)
# Get the shape of the Array
print("
Our Array Shape...
",arr.shape)
# To return the natural logarithm of one plus the input array, element-wise., use the numpy.log1p() method in Python Numpy
# Calculates log(1 + x).
print("
Result...
",np.log1p(arr))输出
Array... [1.e-15 1.e+04 1.e-99] Our Array type... float64 Our Array Dimension... 1 Our Array Shape... (3,) Result... [1.00000000e-15 9.21044037e+00 1.00000000e-99]
更新于：2022年2月8日
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