一、np.log的基礎(chǔ)知識

np.log是numpy庫中的一種取對數(shù)的方法，其中np.log(x)可以返回x的自然對數(shù)。

注意，x的類型應(yīng)該為float或者complex類型。

import numpy as np 
data = np.array([10, 100]) 
print(np.log(data)) 

運(yùn)行結(jié)果為：[2.30258509 4.60517019]

二、np.log的應(yīng)用

在數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，經(jīng)常需要利用numpy庫進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。np.log可以在數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中起到很好的作用。

例如，當(dāng)數(shù)據(jù)的范圍非常大時(shí)，我們可以用log將數(shù)據(jù)相對縮小，從而增加數(shù)據(jù)的可讀性。另外，在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，使用np.log還可以為優(yōu)化算法的選擇提供依據(jù)。

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
# generate data 
x = np.linspace(start=0.1, stop=50, num=50) 
y = 1000 * np.power(x, -1.5) + np.random.randn(50) * 10 
plt.scatter(x=x, y=y) 
plt.show() 
# apply log 
x_log = np.log(x) 
y_log = np.log(y) 
plt.scatter(x=x_log, y=y_log) 
plt.show() 

運(yùn)行結(jié)果為：

三、np.log的注意點(diǎn)

在使用np.log時(shí)，有一些注意事項(xiàng)需要注意，比如在數(shù)據(jù)出現(xiàn)小于等于0的情況時(shí)會報(bào)錯(cuò)。就如同下面的例子一樣：

import numpy as np 
data = np.array([-1, 0, 1]) 
print(np.log(data)) 

會報(bào)錯(cuò)：RuntimeWarning: invalid value encountered in log

在處理數(shù)據(jù)時(shí)，我們應(yīng)該避免出現(xiàn)這種情況。

四、np.log的變種

numpy庫中除了自然對數(shù)，還包含其他對數(shù)的函數(shù)。對數(shù)函數(shù)的用法與log函數(shù)非常相似，只是base不同。

import numpy as np 
np.log10(data)
np.log2(data)

五、總結(jié)

在數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，使用np.log可以讓我們更方便地處理數(shù)據(jù)。需要注意的是，在使用np.log時(shí)，我們應(yīng)該注意數(shù)據(jù)的范圍，避免出現(xiàn)小于等于0的情況。另外，numpy庫中還有其他對數(shù)函數(shù)，我們可以根據(jù)不同的情況進(jìn)行使用。