Python numpy log1p用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.log1p 的用法。

用法:

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

按元素返回输入数组加一的自然对数。

计算 log(1 + x) 。

参数：

x： array_like

输入值。

out： ndarray，None，或 ndarray 和 None 的元组，可选

存储结果的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。如果未提供或 None，则返回一个新分配的数组。元组(只能作为关键字参数)的长度必须等于输出的数量。

where： 数组，可选

此条件通过输入广播。在条件为真的位置，out数组将设置为 ufunc 结果。在其他地方，out数组将保留其原始值。请注意，如果未初始化out数组是通过默认创建的out=None，其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。

**kwargs：

对于其他仅关键字参数，请参阅 ufunc 文档。

返回：

y： ndarray

1 + x 的自然对数，逐元素。如果 x 是标量，则这是一个标量。

注意：

对于实值输入，log1p也是准确的x小到1 + x == 1在浮点精度。

对数是一个多值函数：对于每个 x，都有无数个 z，使得 exp(z) = 1 + x。约定是返回 z 的虚部位于 [-pi, pi] 中。

对于实值输入数据类型，log1p总是返回真实的输出。对于每个不能表示为实数或无穷大的值，它产生nan并设置无效的浮点错误标志。

对于complex-valued 输入，log1p是具有分支切割的复杂分析函数[-inf，-1]并且从上面是连续的。log1p将浮点负零作为一个无穷小的负数处理，符合 C99 标准。

参考：

1：

M. Abramowitz 和 I.A. Stegun，“数学函数手册”，第 10 次印刷，1964 年，第 67 页。https://personal.math.ubc.ca/~cbm/aands/page_67.htm

2：

维基百科，“Logarithm”。 https://en.wikipedia.org/wiki/Logarithm

例子：

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