[numpy] 3. 指数・対数
library numpy
Published : 2020-05-30   Lastmod : 2020-10-28

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。

目次

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

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