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, поэтому log(exp(x)) = x. Натуральный логарифм — это логарифм по основанию e.

Параметры:

x : array_like Входное значение. out : ndarray, None, or tuple of ndarray and None, optional Место для хранения результата. Если указано, оно должно иметь форму, к которой ведут входные данные. Если не указано или None, возвращается свежевыделенный массив. Кортеж (возможен только в качестве ключевого аргумента) должен иметь длину, равную числу выходов. where : array_like, optional Значения True указывают на необходимость вычисления ufunc в данной позиции, значения False указывают на то, чтобы оставить значение в выходе без изменений. **kwargs Для других ключевых аргументов см. документацию ufunc.

Возвращает:

y : ndarray Натуральный логарифм x, поэлементно. Это скалярное значение, если x — скалярное.

См. также

log10, log2, log1p, emath.log

Примечания

Логарифм — это многозначная функция: для каждого x существует бесконечное количество z таких, что exp(z) = x. Принято возвращать z с мнимой частью, лежащей в [-pi, pi].

Для действительных входных типов данных log всегда возвращает действительный результат. Для каждого значения, которое нельзя выразить как действительное число или бесконечность, возвращается nan и устанавливается флаг ошибки с плавающей точкой invalid.

Для комплексных входных данных log — это комплексная аналитическая функция, у которой есть разрыв ветви [-inf, 0] и она непрерывна сверху на ней. log обрабатывает плавающее значение нуля как бесконечно малое отрицательное число, в соответствии со стандартом C99.

Ссылки

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

[2]	Википедия, «Логарифм». https://en.wikipedia.org/wiki/Logarithm

Примеры

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