Ln() trong python là gì?

in_array18_______ [

out_array :  [ 0.          0.18232156  0.33647224  0.47000363  0.58778666  0.69314718]

out_array :  [ 0.          0.18232156  0.33647224  0.47000363  0.58778666  0.69314718]

out_array :  [ 0.          0.18232156  0.33647224  0.47000363  0.58778666  0.69314718]

out_array :  [ 0.          0.18232156  0.33647224  0.47000363  0.58778666  0.69314718]

out_array :  [ 0.          0.18232156  0.33647224  0.47000363  0.58778666  0.69314718]

out_array :  [ 0.          0.18232156  0.33647224  0.47000363  0.58778666  0.69314718]

Module math của Python đã cung cấp cho chúng ta rất nhiều hàm quan trọng như hàm sqrt() dùng để tính căn bậc hai của một số. Chúng ta cũng có các hàm để tính cos, sin, tan và số mũ của một số. Không chỉ điều này, mà chúng ta còn có thể tính Nhật ký tự nhiên, thường được gọi là ln trong python. Trong bài này, chúng ta sẽ nghiên cứu cách tính log tự nhiên của một số bằng mô đun toán học và một số cách khác

Nhật ký thông thường có nghĩa là logarit cơ số 10 (hoặc ví dụ log10(x)), nhưng nhật ký tự nhiên là thuật toán cơ số e (ví dụ loge(x) hoặc ln(x)). Công thức tính log tự nhiên là ln(x)= log(x)/log (2. 71828). Chúng ta cũng sẽ học cách tính log tự nhiên của mọi phần tử của mảng
Ghi chú-
log(e(x)) = x

nội dung

Cách tính Ln trong python?

Chúng tôi sẽ sử dụng một mô-đun có tên toán học trong python, cung cấp cho chúng tôi phương pháp trực tiếp để tính nhật ký tự nhiên

Sử dụng mô-đun toán học

Cú pháp-

môn Toán. nhật ký (x [, cơ sở])-
Thông số-
X– Là số mà ta muốn tính log tự nhiên. Nó phải là một giá trị số
Cơ sở- Theo mặc định, giá trị này là 'e. ’ Có nghĩa là nếu chúng ta không cung cấp bất kỳ cơ sở nào, nó sẽ tính log tự nhiên. Nhưng chúng ta có thể thay đổi giá trị của cơ sở theo nhu cầu của chúng ta
Lưu ý- Trả về Lỗi Giá trị nếu giá trị âm hoặc 0 được chuyển

Ví dụ về ln trong python

Hãy cùng chúng tôi tìm hiểu cách sử dụng hàm trên để tính ln trong python

a=5
x=10
y=20
z=10
# Using log() to find the natural log of the element
print( " number: ", x ," log: ", math.log(x))
print(" number : ", y ," log: ", math.log(y))
print(" number: ", z ," log: ", math.log(z))
print(" number:",a ," log: ", math.log(a))

Để tính log tiêu chuẩn, chúng ta sẽ sử dụng cơ số 10

a=5
x=10
y=20
z=10
print("number:",x,"log:",math.log(x,10))
print("number:",y,"log:",math.log(y,10))
print("number:",z,"log:",math.log(z,10))
print("number:",a,"log:",math.log(a,10))

Output-
number: 10 log: 1.0
number: 20 log: 1.301029995663981
number: 10 log: 1.0
number: 5 log: 0.6989700043360187

Sử dụng mô-đun Numpy

cục mịch. nhật ký()–

Thông số

X- Mặc dù có nhiều tham số trong numpy. log(), chúng ta sẽ chỉ nghiên cứu một tham số để tính log tự nhiên của một phần tử. Ở đây, x là phần tử đó

Ví dụ về ln trong python sử dụng numpy

a=59
x=50
y=200
z=100
print(" number: ", x ," log: ", numpy.log(x))
print(" number: ", y ," log: ", numpy.log(y))
print(" number: ", z ," log: ", numpy.log(z))
print(" number: ", a ," log: ", numpy.log(a))

Output-
number: 50 log: 3.912023005428146
number: 200 log: 5.298317366548036
number: 100 log: 4.605170185988092
number: 59 log: 4.07753744390572

Tính ln các phần tử của Array trong python

Nặng nề. nhật ký (mảng, out_arr)

Thông số

Arr– Trong tham số này, chúng ta phải truyền vào mảng có ln mà chúng ta phải tìm
Out_Arr – Mảng này phải có cùng kích thước với mảng đầu vào. Nhật ký của các phần tử của mảng sẽ được chuyển vào mảng này
nhập numpy dưới dạng np

import numpy as np
# input list
list1=[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100,110,120,130,140]
# Converting the list into array
arr=np.array(list1)
# Finding the Natural Log and storing it into another array
out_arr=np.log(arr)
print(out_arr)

Output-
[2.30258509 2.99573227 3.40119738 3.68887945 3.91202301 4.09434456 4.24849524 4.38202663 4.49980967 4.60517019 4.70048037 4.78749174 4.86753445 4.94164242]

Nếu bạn vẫn chưa hiểu sự khác biệt giữa Nhật ký tự nhiên và Nhật ký chuẩn, hãy vẽ đồ thị giữa Nhật ký tự nhiên và Nhật ký chuẩn của cùng một mảng đầu vào

Vẽ sơ đồ Nhật ký tự nhiên (ln) so với Nhật ký tiêu chuẩn trong Python

import matplotlib.pyplot as plt
# If we use %matplotlib inline, we do not need to use plt.show() again and again
%matplotlib inline

import numpy as np
# input list
list1=[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100,110,120,130,140]
# Converting the list into array
arr=np.array(list1)
# Finding the Natural Log and storing it into another array
out_arr=np.log(arr)
# Finding the Standard Log (base:10) and storing it into another array
out_arr2=np.log10(arr)
# Plotting input array with Natural Log
plt.plot(arr,out_arr,color="red",marker=".",label="Natural Log")
# Plotting input array with Standard Log
plt.plot(arr,out_arr2,color="blue",marker='.',label="Standard Log")
# Giving the x axis a label
plt.xlabel("input array")
# Giving the y axis a label
plt.ylabel("output array")
# Giving the title to the grapph
plt.title("Natural Log vs Standard Log")
plt.legend()

Đầu ra-

Quan sát rằng khi giá trị đầu vào của chúng tôi tăng lên, đầu ra sử dụng nhật ký tự nhiên sẽ tăng theo cấp số nhân. Nhưng với nhật ký tiêu chuẩn, mức tăng giá trị không lớn

Phải đọc

• Cách chuyển chuỗi thành chữ thường trong
• Cách tính căn bậc hai
• Đầu vào của người dùng. Hàm nhập (). Đầu vào bàn phím
• Cuốn sách hay nhất để học Python

Phần kết luận

Có việc sử dụng rộng rãi ln trong python trên Nhật ký tiêu chuẩn. Nó thường được sử dụng khi chúng ta muốn đo lường sự tăng trưởng w. r. t. Thời gian. Ví dụ: nếu chúng ta sẽ biết tốc độ suy giảm hoặc tăng trưởng theo thời gian, thì đó là một ví dụ thú vị về Nhật ký tự nhiên. Các ví dụ khác bao gồm Thang độ Richter (được sử dụng để đo cường độ Động đất), tính toán mức tăng dân số, v.v.

Hàm ln trong Python là gì?

ln() có nghĩa là gì trong toán học?

Là ln giống như đăng nhập Python?

Chức năng ln hoạt động như thế nào?