[numpy] 3. 指数・対数

Numpy個人的tips

numpyもデータ分析や数値計算には欠かせないツールの一つです。機械学習などを実装していると必ず必要とされるライブラリです。個人的な備忘録としてメモを残しておきます。詳細は以下の公式ページを参照してください。

• 公式ページ

目次

• 1. 基本的な演算
• 2. 三角関数
• 3. 指数・対数 <= 今ここ
• 4. 統計関数
• 5. 線形代数
• 6. サンプリング
• 7. その他

github

• githubのjupyter notebook形式のファイルはこちら

筆者の環境

筆者の環境とimportの方法は以下の通りです。

!sw_vers

ProductName:	Mac OS X
ProductVersion:	10.14.6
BuildVersion:	18G2022

!python -V

Python 3.7.3

%matplotlib inline
%config InlineBackend.figure_format = 'svg'

import numpy as np

np.__version__

'1.16.2'

指数と対数

np.exp(x)

$\exp{x}$を計算します。

print(np.exp(0))
print(np.exp(1))
print(np.exp(2))

1.0
2.718281828459045
7.38905609893065

np.expm1(x)

$\exp{x}-1$を計算します。

print(np.expm1(0))
print(np.expm1(1))
print(np.expm1(2))

0.0
1.7182818284590453
6.38905609893065

np.exp2(x)

$2^{x}$を計算します。

print(np.exp2(0))
print(np.exp2(1))
print(np.exp2(2))

1.0
2.0
4.0

np.log(x)

$\log{x}$を計算します。底は自然対数になります。

print(np.log(1))
print(np.log(2))
print(np.log(np.e))

0.0
0.6931471805599453
1.0

np.log10(x)

$\log_{10}{x}$を計算します。

print(np.log10(1))
print(np.log10(2))
print(np.log10(10))

0.0
0.3010299956639812
1.0

np.log2(x)

$\log_{2}{x}$を計算します。

print(np.log2(1))
print(np.log2(2))
print(np.log2(10))

0.0
1.0
3.321928094887362

np.log1p(x)

$\log{(x + 1)}$を計算します。底は自然対数になります。これはデータ分析においてよく利用します。元の数字が0になる場合、1を足して対数をとり、分類器にかけることがしばしば発生します。いわゆるloglossを計算するときです。

print(np.log1p(0))
print(np.log1p(1))
print(np.log1p(-1 + np.e))

0.0
0.6931471805599453
1.0