Python Numpy 指数函数

Python numpy 模块具有指数函数，用于计算单维、二维和三维数组的指数和对数值。它们是 exp、exp2、expm1、log、log2、log10 和 log1p。

您可以使用 Python Numpy 指数函数，如 exp、exp2 和 expm1，来查找指数值。Python numpy 模块中的以下四个函数 log、log2、log10 和 log1p 用于计算对数值。

Python numpy 指数函数

以下示例列表帮助我们理解 Python Numpy 指数函数。

Python numpy exp

Python numpy exp 函数计算并返回给定数组中每个项的指数值。首先，我们声明了不同大小的单维、二维和三维随机数组。接下来，我们在这些数组上使用了 numpy exp 函数来计算指数值。

import numpy as np
 
arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4])
print(arr)
print('---Exponential Values of arr---')
print(np.exp(arr))
 
arr1 = np.random.randint(0, 6, size = (3, 4))
print('\n-----Two Dimensional Random Array----')
print(arr1)
print('---Exponential Values of Two Dimensional Random Array---')
print(np.exp(arr1))
 
arr2 = np.random.randint(0, 10, size = (2, 3, 4))
print('\n-----Three Dimensional Array----')
print(arr2)
print('---Exponential Values of Three Dimensional Random Array---')
print(np.exp(arr2))

numpy exp2

Python numpy exp2 函数计算 2**p，其中 p 表示给定 numpy 数组中的每个项。在这里，我们在这些数组上使用了 numpy exp2 函数来计算指数值。例如，exp2(3) = 2 **3 => 2 * 2 * 2 = 8。

import numpy as np
 
arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4])
print(arr)
print('---Exponential Values of arr---')
print(np.exp2(arr))
 
arr1 = np.random.randint(0, 6, size = (3, 7))
print('\n-----Two Dimensional Random Array----')
print(arr1)
print('---Exponential Values of Two Dimensional Random Array---')
print(np.exp2(arr1))
 
arr2 = np.random.randint(0, 10, size = (2, 3, 8))
print('\n-----Three Dimensional Array----')
print(arr2)
print('---Exponential Values of Three Dimensional Random Array---')
print(np.exp2(arr2))

Python numpy expm1 指数函数

expm1 函数计算给定数组中所有项的指数值减 1。这意味着，expm1(array_name) = exp(array_name) – 1。在这里，我们使用了 numpy expm1 函数来计算指数值。

import numpy as np
 
arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4])
print(arr)
print('---Exponential Values of arr---')
print(np.expm1(arr))
 
arr1 = np.random.randint(0, 6, size = (3, 5))
print('\n-----Two Dimensional Random Array----')
print(arr1)
print('---Exponential Values of Two Dimensional Random Array---')
print(np.expm1(arr1))
 
arr2 = np.random.randint(0, 10, size = (2, 3, 4))
print('\n-----Three Dimensional Array----')
print(arr2)
print('---Exponential Values of Three Dimensional Random Array---')
print(np.expm1(arr2))

Python numpy 对数函数

以下示例帮助我们理解 numpy 对数函数

Python numpy log

Python numpy log 函数计算给定数组中每个项的自然对数值。我们声明了不同大小的 1D、2D 和 3D 随机数组。接下来，我们在这些数组上使用了 Python numpy log 函数来计算对数值。

import numpy as np
 
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr)
print('---Logarithmic Values of arr---')
print(np.log(arr))
 
arr1 = np.random.randint(1, 15, size = (3, 4))
print('\n-----Two Dimensional Random Array----')
print(arr1)
print('---Logarithmic Values of Two Dimensional Random Array---')
print(np.log(arr1))
 
arr2 = np.random.randint(16, 60, size = (2, 3, 4))
print('\n-----Three Dimensional Array----')
print(arr2)
print('---Logarithmic Values of Three Dimensional Random Array---')
print(np.log(arr2))

Python Numpy log2

Python Numpy log2 函数计算给定数组中所有项的以 2 为底的对数值。使用 Python Numpy log2 函数在 1D、2D 和 3D 数组上计算以 2 为底的对数值。

import numpy as np
 
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)
print('---Base 2 Logarithmic Values of arr---')
print(np.log2(arr))
 
arr1 = np.random.randint(1, 15, size = (3, 4))
print('\n-----Two Dimensional Random Array----')
print(arr1)
print('---Base 2 Logarithmic Values of Random Two Dimensional Array---')
print(np.log2(arr1))
 
arr2 = np.random.randint(16, 60, size = (2, 3, 4))
print('\n-----Three Dimensional Array----')
print(arr2)
print('---Base 2 Logarithmic Values of Random Three Dimensional Array---')
print(np.log2(arr2))

Python numpy log10

Python numpy log10 函数计算给定数组中所有数组项的以 10 为底的对数值。我们在 1D、2D 和 3D 数组上使用了 Python numpy log10 函数来计算以 10 为底的对数值。

import numpy as np
 
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)
print('---Base 10 Logarithmic Values of arr---')
print(np.log10(arr))
 
arr1 = np.random.randint(1, 15, size = (3, 5))
print('\n-----Two Dimensional Random Array----')
print(arr1)
print('---Base 10 Logarithmic Values of Random Two Dimensional Array---')
print(np.log10(arr1))
 
arr2 = np.random.randint(25, 180, size = (2, 3, 5))
print('\n-----Three Dimensional Array----')
print(arr2)
print('---Base 10 Logarithmic Values of Random Three Dimensional Array---')
print(np.log10(arr2))

Python numpy log1p

Python numpy log1p 函数计算给定数组中所有数组项加 1 的自然对数值。我的意思是 log1p 也称为 log(1 + array_name)。在此示例中，我们在 1D、2D 和 3D 随机数组上使用了 Python numpy log1p 函数来计算自然对数值。

import numpy as np
 
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)
print('---log1p Values of arr---')
print(np.log1p(arr))
 
arr1 = np.random.randint(0, 15, size = (3, 5))
print('\n-----Two Dimensional Random Array----')
print(arr1)
print('---log1p Values of Random Two Dimensional Array---')
print(np.log1p(arr1))
 
arr2 = np.random.randint(25, 380, size = (2, 3, 5))
print('\n-----Three Dimensional Array----')
print(arr2)
print('---log1p Values of Random Three Dimensional Array---')
print(np.log1p(arr2))