numpy.log
numpy.log(x, *ufunc_args) = <ufunc 'log'>
Функция log() вычисляет натуральный логарифм элементов массива.
-
- x - массив или подобный массиву объект
- Входной массив.
- *ufunc_args - аргументы универсальной функции
- Аргументы, позволяющие настроить и оптимизировать работу функции (подробнее см. универсальные функции).
-
- результат - массив NumPy или вещественное число
- Массив вычисленных значений натурального логарифма для всех элементов входного массива или число, если на вход подано одно число.
Замечание
Аргументами numpy.log() могут быть как вещественные так и комплексные числа. Натуральный логарифм для комплексных чисел возвращается таким, что его мнимая часть находится в интервале [-pi, pi].
Смотрите так же:
Натуральный логарифм - https://ru.wikipedia.org/wiki/Метод_трапеций
Комплексный логарифм - https://ru.wikipedia.org/wiki/Метод_трапеций
log10,
log1p,
log2,Натуральный логарифм - https://ru.wikipedia.org/wiki/Метод_трапеций
Комплексный логарифм - https://ru.wikipedia.org/wiki/Метод_трапеций
Примеры
>>> import numpy as np
>>>
>>> np.log(-0.)
__main__:1: RuntimeWarning: divide by zero encountered in log
-inf
>>> np.log(0.)
-inf
>>>
>>> np.log(-1)
__main__:1: RuntimeWarning: invalid value encountered in log
nan
>>>
>>> np.log([0, 1, 2, 2.72, np.e, np.e**10])
array([ -inf, 0. , 0.69314718, 1.00063188, 1. ,
10. ])
>>>
>>>
>>> np.log(1 + 1j)
(0.34657359027997264+0.7853981633974483j)
>>> np.log(1 - 1j)
(0.34657359027997264-0.7853981633974483j)
>>> np.log(-1 - 1j)
(0.34657359027997264-2.356194490192345j)
