로그를 계산하는 Python log() 함수
대수는 큰 수를 묘사하고 나타내는 데 사용됩니다. 로그는 지수의 역수입니다. 이 기사에서는 Python log() 함수에 대해 자세히 설명합니다. Python의 로그 함수는 사용자가 훨씬 쉽고 효율적인 방식으로 숫자의 로그를 찾을 수 있도록 도와줍니다.
Python의 log() 함수 이해
Log 함수의 기능을 사용하려면 아래 구문을 사용하여 math
모듈을 가져와야 합니다.
import math
Python 로그 함수에 직접 액세스할 수 없다는 사실에 유의해야 합니다. 코드의 로그 함수에 액세스하려면 math
모듈을 사용해야 합니다.
통사론:
math.log(x)
math.log(x)
함수는 전달된 매개변수 값(수식)의 약 2.71828인 밑 e(Euler의 수)에 대한 자연 로그 값, 즉 로그를 계산하는 데 사용됩니다. .
예:
import math
print("Log value: ", math.log(2))
위의 코드 스니펫에서 로그 값 2를 요청하고 있습니다.
산출:
Log value: 0.6931471805599453
Python log() 함수의 변형
다음은 Python의 기본 로그 함수의 변형입니다.
- log2(x)
- log(x, 베이스)
- log10(x)
- log1p(x)
1. log2(x) - 로그 밑 2
math.log2(x)
함수는 밑이 2인 숫자 표현식의 로그 값을 계산하는 데 사용됩니다.
통사론:
math.log2(numeric expression)
예:
import math
print ("Log value for base 2: ")
print (math.log2(20))
산출:
Log value for base 2:
4.321928094887363
2. log(n, 밑) - 로그 밑 n
math.log(x,Base)
함수는 x의 대수 값, 즉 특정(원하는) 기본 값에 대한 숫자 표현식을 계산합니다.
통사론:
math.log(numeric_expression,base_value)
이 함수는 두 가지 인수를 허용합니다.
- 숫자 표현
- 기본값
참고: 함수에 기준 값이 제공되지 않으면 math.log(x,(Base))는 기본 로그 함수로 작동하고 밑 e에 대한 숫자 표현식의 로그를 계산합니다.
예:
import math
print ("Log value for base 4 : ")
print (math.log(20,4))
산출:
Log value for base 4 :
2.1609640474436813
3. log10(x) - 로그 밑 10
math.log10(x)
함수는 밑이 10인 숫자 표현식의 로그 값을 계산합니다.
통사론:
math.log10(numeric_expression)
예:
import math
print ("Log value for base 10: ")
print (math.log10(15))
위의 코드 스니펫에서 밑이 10인 15의 로그 값이 계산됩니다.
산출:
Log value for base 10 :
1.1760912590556813
4. log1p(x)
math.log1p(x)
함수는 특정 입력 값 즉, x의 log(1+x)를 계산합니다.
참고: math.log1p(1+x)는 math.log(x)와 동일합니다.
통사론:
math.log1p(numeric_expression)
예:
import math
print ("Log value(1+15) for x = 15 is: ")
print (math.log1p(15))
위의 코드 스니펫에서 입력 표현식 15에 대한 로그 값(1+15)이 계산됩니다.
따라서 math.log1p(15)
는 math.log(16)
와 같습니다.
산출:
Log value(1+15) for x = 15 is:
2.772588722239781
Python NumPy의 로그인 이해
Python NumPy를 사용하면 입력 NumPy 배열 요소의 자연 로그 값을 동시에 계산할 수 있습니다.
numpy.log() 메서드를 사용하려면 아래 명령문을 사용하여 NumPy 모듈을 가져와야 합니다.
import numpy
통사론:
numpy.log(input_array)
numpy.log()
함수는 입력 배열을 매개변수로 받아들이고 그 안에 있는 요소의 대수 값이 있는 배열을 반환합니다.
예:
import numpy as np
inp_arr = [10, 20, 30, 40, 50]
print ("Array input elements:\n", inp_arr)
res_arr = np.log(inp_arr)
print ("Resultant array elements:\n", res_arr)
산출:
Array input elements:
[10, 20, 30, 40, 50]
Resultant array elements:
[ 2.30258509 2.99573227 3.40119738 3.68887945 3.91202301]
결론
이 기사에서 우리는 Python Log 함수의 작동을 이해하고 Python에서 로그 함수의 변형을 공개했습니다.
참조
- Python 로그 함수 문서