numpy.log

numpy.log(x, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'log'>

Натуральный логарифм, поэлементно.

Натуральный логарифм log — это обратная функция к экспоненте, так что log(exp(x)) = x. Натуральный логарифм — это логарифм по основанию e.

Параметры:

x : array_like Входное значение. out : ndarray, None или кортеж ndarray и None, необязательно Место, в которое сохраняется результат. Если указано, его форма должна соответствовать форме ввода. Если не указано или None, возвращается только что выделенный массив. Кортеж (только как ключевой параметр) должен иметь длину, равную количеству выходов. where : array_like, необязательно Значения True указывают на то, что ufunc вычисляется в этой позиции, значения False указывают на то, что значение в выходе должно остаться без изменений. **kwargs Для других ключевых только аргументов см. документацию ufunc.

Возвращает:

y : ndarray Натуральный логарифм x, поэлементно.

См. также

log10, log2, log1p, emath.log

Примечания

Логарифм — многозначная функция: для каждого x существует бесконечное множество z такое, что exp(z) = x. Принято возвращать z, мнимая часть которого лежит в [-pi, pi].

Для данных типов действительных значений, log всегда возвращает действительный результат. Для каждого значения, которое нельзя выразить как действительное число или бесконечность, она возвращает nan и устанавливает invalid флаг ошибки с плавающей запятой.

Для комплексных входных данных, log — это комплексная аналитическая функция, у которой есть разрез ветвей [-inf, 0] и она непрерывна сверху на нём. log обрабатывает отрицательный ноль с плавающей запятой как бесконечно малое отрицательное число, в соответствии со стандартом C99.

Ссылки

[R49]

М. Абрамовиц и И.А. Стегун, «Справочник по математическим функциям», 10-е издание, 1964, стр. 67. http://www.math.sfu.ca/~cbm/aands/

[R50]

Википедия, «Логарифм». http://en.wikipedia.org/wiki/Logarithm

Примеры

>>> np.log([1, np.e, np.e**2, 0])
array([  0.,   1.,   2., -Inf])