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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)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