如何在python中获取函数的ln？

Question

我使用polyfit查找数据集的拟合，但现在我需要找到该fitline函数的自然对数并绘制它。这是我到目前为止所做的：

#Fit line for PD
deg = 10
zn = np.polyfit(l_bins, l_hits, deg)
l_pn = np.poly1d(zn)
pylab.plot(l_bins, l_pn(l_bins), '-g')
ln_list = []
for all in l_bins:
    ln_list.append(np.log(l_pn(all)))
pylab.plot(l_bins, ln_list, '-b')

有更好或更正确的方法吗？

Answer 1

您似乎只想要最初提供的分档的值。在这种情况下，这更简单，速度更快。

ln_list = np.log(l_pn(l_bins))

请记住，如果有意义的话，numpy函数通常会以元素方式应用于数组。

Answer 2

log（x）基于10，而ln（x）是基于自然对数的。

好的，谈话很便宜，显示代码：

import math
x = 8
print math.log(x, math.e)

Answer 3

修改
我建议使用numpy.log作为Roger Fan，如下所示。由于您已经在使用numpy数组，因此使用map或列表推导肯定会胜过它。

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原始回答
如果您有list个z值，则可以使用map为每个值执行某些功能，在本例中为log（ln）。

>>> x = range(1,10)
>>> x
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

>>> from math import log
>>> map(log, x)
[0.0, 0.6931471805599453, 1.0986122886681098, 1.3862943611198906, 1.6094379124341003, 1.791759469228055, 1.9459101490553132, 2.0794415416798357, 2.1972245773362196]

您可以使用任何功能，因此如果您愿意，可以使用numpy.log。