python對數

A. 如何使用python中的math

首先，導入math函數庫。
一、計算平方根
輸入一個數值，保存在變數n中。
相關推薦：《Python基礎教程》
用函數sqrt，計算變數平方根的值。
二、計算冪
可以用函數exp，計算e的x次冪。
三、計算對數
設置兩個數，保存在變數n和a中。
接著，用log函數計算以a為基數n的對數。
運行程序，其結果如下圖所示。

B. 怎樣用python畫對數圖

1、用python畫出log1.5(x),log(2x),log(3x)

[python]view plain

• importnumpyasnp

• importmath

• importmatplotlib.pyplotasplt

• x=np.arange(0.05,3,0.05)

• y1=[math.log(a,1.5)forainx]

• y2=[math.log(a,2)forainx]

• y3=[math.log(a,3)forainx]

• plot1=plt.plot(x,y1,'-g',label="log1.5(x)")

• plot2=plt.plot(x,y2,'-r',label="log2(x)")

• plot3=plt.plot(x,y3,'-b',label="log3(x)")

• plt.legend(loc='lowerright')

• plt.show()

2、輸出結果

C. python 如何設置對數坐標

請問同學是使用matlpot畫圖是么？
繪制對數坐標圖的函數有三個：semilogx()、semilogy()和loglog(),它們分別繪制X軸為對數坐標、Y軸為對數坐標以及兩個軸都為對數坐標時的圖表。
希望能夠幫到你~

D. Python中如何對series里所有的值取對數

以後應多使用論壇中的Eviews專區。
ln在Eviews中表示為log，如數學中的ln(Q)在Eviews中表示為log(Q)
直接定義啊 y=log(x) 在軟體中log,論文模型中ln不用取對數直接在估計的時候用 log( )就好了
如果真要取的話
quick\ generate series\
輸入新變數，比如 r=log( )
r就是取完對數後的序列
在工作文件中先定義一個新的變數Y（假設原變數是w，已存在的變數），然後在工作文件中點擊genr,在方程中輸入Y=log(w),確定。
series y=log(x)
在最小二乘裡面輸入log（y) log(x) c也可以
產生個新變數：輸入命令y=log()

E. python如何對矩陣里的元素按照正負號取對數

import math
martix=[[1,2,-3],[-4,5,6],[7,-8,9]]

result=[[abs(x)//x*math.log(x if x>0 else -x,2) for x in row ] for row in martix]

print(result)

F. python matlibplot 畫圖控制對數坐標刻度顯示

你試試下面這句指令，主要是subsy控制的，你的那個指令是控制x軸的，並且不太好使。我試了下面這個還挺好使的。

ax.set_yscale('log',nonposy='mask',subsy=[0])

G. 在python中怎麼利用自然對數e

基於文本文檔(Markdown) 設想好需要的基本需要的表、欄位、類型；
使用 Rails Migration 隨著功能的開發逐步創建表；
隨著細節功能的開發、需求，逐步增加欄位，刪除欄位，或者調整欄位類型；
第一個 Release 的時候清理 Migrations 合並成一個;
隨著後期的改動，逐步增加、修改、刪除欄位或表。
基本上我的所有項目都是這么搞的，這和項目是否復雜無關。
所以我前面為什麼說思路需要轉變。

H. 用python編寫：輸入n對數，輸出其中max與min。

a = input()
max(a)
min(a)
第一行注意下輸入的格式和類型。
python裡面自帶max和min方法。不用再去對元組或列表進行排序，找最大值最小值

I. 如何用python擬合對數函數

scipy的optimize工具箱中有擬合函數可以使用 或者用sm的OSL進行擬合 具體搜一下教程

J. python dataframe 求對數

log()方法返回x的自然對數，對於x>0。
語法
以下是log()方法的語法：
import
math
math.log(
x
)
注意：此函數是無法直接訪問的，所以我們需要導入math模塊，然後需要用math的靜態對象來調用這個函數。
參數
x
--
這是一個數值表達式。
返回值
此方法返回x的自然對數，對於x>0。
例子
下面的例子顯示了log()方法的用法。
#!/usr/bin/python
import
math
#
This
will
import
math
mole
print
"math.log(100.12)
:
",
math.log(100.12)
print
"math.log(100.72)
:
",
math.log(100.72)
print
"math.log(119L)
:
",
math.log(119L)
print
"math.log(math.pi)
:
",
math.log(math.pi)
當我們運行上面的程序，它會產生以下結果：
math.log(100.12)
:
4.60636946656
math.log(100.72)
:
4.61234438974
math.log(119L)
:
4.77912349311
math.log(math.pi)
:
1.14472988585