NumPy 1.14 - numpy.log1p()

numpy.log1p




numpy

numpy.log1p

numpy.log1p(x, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'log1p'>

एक से अधिक इनपुट सरणी, तत्व-वार का प्राकृतिक लघुगणक लौटाएं।

log(1 + x) गणना करता है।

पैरामीटर:

x : array_like

इनपुट मान

बाहर : ndarray, कोई नहीं, या tdle of ndarray और कोई नहीं, वैकल्पिक

एक स्थान जिसमें परिणाम संग्रहीत किया जाता है। यदि प्रदान किया जाता है, तो इसका एक आकार होना चाहिए जो कि इनपुट प्रसारित करता है यदि प्रदान नहीं किया गया है या None , तो एक ताज़ा-आवंटित सरणी वापस आ जाती है। एक ट्यूपल (केवल एक कीवर्ड तर्क के रूप में संभव) आउटपुट की संख्या के बराबर लंबाई होना चाहिए।

जहां : array_like, वैकल्पिक

सत्य के मान उस स्थिति में ufunc की गणना करने के लिए संकेत देते हैं, गलत के मान अकेले उत्पादन में मूल्य छोड़ने का संकेत देते हैं।

** kwargs

अन्य कीवर्ड-केवल तर्कों के लिए, ufunc डॉक्स देखें।

यह दिखाता है:

y : ndarray

तत्व-वार 1 + x का प्राकृतिक लघुगणक।

यह भी देखें

expm1
exp(x) - 1 , log1p का log1p

टिप्पणियाँ

वास्तविक मूल्य वाले इनपुट के लिए, log1p x लिए भी इतना छोटा है कि फ्लोटिंग-पॉइंट सटीकता में 1 + x == 1 है।

लॉगरिथम एक बहुविकल्पी कार्य है: प्रत्येक x के लिए z की एक अनंत संख्या होती है जैसे कि exp(z) = 1 + x । सम्मेलन का [-pi, pi] उस z को वापस करना है जिसका काल्पनिक भाग [-pi, pi]

वास्तविक मूल्य वाले इनपुट डेटा प्रकारों के लिए, log1p हमेशा वास्तविक आउटपुट देता है। प्रत्येक मान के लिए जिसे वास्तविक संख्या या अनंत के रूप में व्यक्त नहीं किया जा सकता है, यह नैनो की पैदावार करता है और invalid फ़्लोटिंग पॉइंट एरर फ़्लैग को सेट करता है।

जटिल-मूल्यवान इनपुट के लिए, log1p एक जटिल विश्लेषणात्मक फ़ंक्शन है जिसमें एक शाखा कट [-inf, -1] और इसके ऊपर से निरंतर है। log1p फ्लोटिंग-पॉइंट निगेटिव शून्य को एक infinitesimal निगेटिव नंबर के रूप में हैंडल करता है, जो C99 मानक के अनुरूप है।

संदर्भ

[R95] एम। अब्रामोवित्ज़ और आईए स्टैगन, "गणितीय कार्यों की पुस्तिका", 10 वीं छपाई, 1964, पीपी 67 http://www.math.sfu.ca/~cbm/aands/
[R96] विकिपीडिया, "लॉगरिथम"। http://en.wikipedia.org/wiki/Logarithm

उदाहरण

>>> np.log1p(1e-99)
1e-99
>>> np.log(1 + 1e-99)
0.0