python对数

A. 如何使用python中的math

首先，导入math函数库。
一、计算平方根
输入一个数值，保存在变量n中。
相关推荐：《Python基础教程》
用函数sqrt，计算变量平方根的值。
二、计算幂
可以用函数exp，计算e的x次幂。
三、计算对数
设置两个数，保存在变量n和a中。
接着，用log函数计算以a为基数n的对数。
运行程序，其结果如下图所示。

B. 怎样用python画对数图

1、用python画出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、输出结果

C. python 如何设置对数坐标

请问同学是使用matlpot画图是么？
绘制对数坐标图的函数有三个：semilogx()、semilogy()和loglog(),它们分别绘制X轴为对数坐标、Y轴为对数坐标以及两个轴都为对数坐标时的图表。
希望能够帮到你~

D. Python中如何对series里所有的值取对数

以后应多使用论坛中的Eviews专区。
ln在Eviews中表示为log，如数学中的ln(Q)在Eviews中表示为log(Q)
直接定义啊 y=log(x) 在软件中log,论文模型中ln不用取对数直接在估计的时候用 log( )就好了
如果真要取的话
quick\ generate series\
输入新变量，比如 r=log( )
r就是取完对数后的序列
在工作文件中先定义一个新的变量Y（假设原变量是w，已存在的变量），然后在工作文件中点击genr,在方程中输入Y=log(w),确定。
series y=log(x)
在最小二乘里面输入log（y) log(x) c也可以
产生个新变量：输入命令y=log()

E. python如何对矩阵里的元素按照正负号取对数

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 画图控制对数坐标刻度显示

你试试下面这句指令，主要是subsy控制的，你的那个指令是控制x轴的，并且不太好使。我试了下面这个还挺好使的。

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

G. 在python中怎么利用自然对数e

基于文本文档(Markdown) 设想好需要的基本需要的表、字段、类型；
使用 Rails Migration 随着功能的开发逐步创建表；
随着细节功能的开发、需求，逐步增加字段，删除字段，或者调整字段类型；
第一个 Release 的时候清理 Migrations 合并成一个;
随着后期的改动，逐步增加、修改、删除字段或表。
基本上我的所有项目都是这么搞的，这和项目是否复杂无关。
所以我前面为什么说思路需要转变。

H. 用python编写：输入n对数，输出其中max与min。

a = input()
max(a)
min(a)
第一行注意下输入的格式和类型。
python里面自带max和min方法。不用再去对元组或列表进行排序，找最大值最小值

I. 如何用python拟合对数函数

scipy的optimize工具箱中有拟合函数可以使用 或者用sm的OSL进行拟合 具体搜一下教程

J. python dataframe 求对数

log()方法返回x的自然对数，对于x>0。
语法
以下是log()方法的语法：
import
math
math.log(
x
)
注意：此函数是无法直接访问的，所以我们需要导入math模块，然后需要用math的静态对象来调用这个函数。
参数
x
--
这是一个数值表达式。
返回值
此方法返回x的自然对数，对于x>0。
例子
下面的例子显示了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)
当我们运行上面的程序，它会产生以下结果：
math.log(100.12)
:
4.60636946656
math.log(100.72)
:
4.61234438974
math.log(119L)
:
4.77912349311
math.log(math.pi)
:
1.14472988585