numpy.log()
함수는 자연 로그 값을 계산하는 함수 입니다. 밑에 따라서 log2()
또는 log10()
로그 함수들을 사용할 수도 있습니다.
기본적인 log 함수 사용 방법
아래와 같이 사용하려는 밑에 따라서 log 함수를 사용됩니다.
- numpy.log() : e를 밑으로 사용하는 자연 로그 함수
- numpy.log2() : 2를 밑으로 사용하는 로그 함수
- numpy.log10() : 10을 밑으로 사용하는 로그 함수
다음과 같이 숫자 1개에 대해서 로그 값을 계산할 수 있습니다.
import numpy as np
log_arr = np.log(10)
print(log_arr)
log_arr = np.log2(10)
print(log_arr)
log_arr = np.log10(10)
print(log_arr)
Output:
2.302585092994046
3.321928094887362
1.0
배열에 대한 로그 함수 사용
1차원 배열에 대해서 로그 값을 계산하려면 log()
에 인자로 배열을 전달하면 됩니다.
- 밑에 따라서
log2()
또는log10()
사용 가능
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3]])
log_arr = np.log(arr)
print(log_arr)
Output:
[[0. 0.69314718 1.09861229]]
2차 배열도 동일한 방법으로 log()
함수를 사용할 수 있습니다.
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
log_arr = np.log(arr)
print(log_arr)
Output:
[[0. 0.69314718 1.09861229]
[1.38629436 1.60943791 1.79175947]
[1.94591015 2.07944154 2.19722458]]
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