Python numpy.log1p()

numpy.log1p(arr, out = None, *, where = True, casting = ‘same_kind’, order = ‘K’, dtype = None, ufunc ‘ log1p’) :
这个数学函数可以帮助用户计算出 x+1的自然对数值其中x属于所有的输入阵列元素。

• log1p是exp(x)-1的反向。

参数 :

array : [array_like]输入数组或对象。
out : [ndarray, optional]输出数组，其尺寸与输入数组相同，与结果放在一起。
**kwargs :允许你向一个函数传递长度可变的关键字参数。当我们想在一个函数中处理命名的参数时，它就会被使用。
where : [array_like, optional]真值意味着在该位置计算通用函数(ufunc)，假值意味着在输出中不考虑该值。

返回 :

一个自然对数值为x+1的数组；其中x属于输入数组的所有元素。

代码1：

# Python program explaining
# log1p() function
import numpy as np
  
in_array = [1, 3, 5]
print ("Input array : ", in_array)
  
out_array = np.log1p(in_array)
print ("Output array : ", out_array)

输出 :

Input array :  [1, 3, 5]
Output array :  [ 0.69314718  1.38629436  1.79175947]

代码2：图形表示法

# Python program showing
# Graphical representation of 
# log1p() function
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
  
in_array = [1, 1.2, 1.4, 1.6, 1.8, 2]
out_array = np.log1p(in_array)
  
print ("out_array : ", out_array)
  
y = [1, 1.2, 1.4, 1.6, 1.8, 2]
plt.plot(in_array, y, color = 'blue', marker = "*")
  
# red for numpy.log1xp()
plt.plot(out_array, y, color = 'red', marker = "o")
plt.title("numpy.log1p()")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.show()  

输出 :

out_array :  [ 0.69314718  0.78845736  0.87546874  0.95551145  1.02961942  1.09861229]