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  • 本教程分享:《matlab对数函数》,MATLAB 中如何输入 对数函数方法/步骤1、自然数对数 log(x)我们在MATLAB主窗口中输入a1=log(2.7183),回车,我们可以看到a1近似为1,e约等于2.7183,2、以2为底数的对数 log2(x)我们...

    本教程分享:《matlab对数函数》,

    MATLAB 中如何输入 对数函数

    方法/步骤

    1、自然数对数 log(x)

    我们在MATLAB主窗口中输入a1=log(2.7183),回车,我们可以看到a1近似为1,e约等于2.7183,

    2、以2为底数的对数 log2(x)

    我们在MATLAB主窗口中输入a2=log2(4) ,回车,可以看到结果a2=2

    3、以10为底数的对数 log10(x)

    我们在MATLAB主窗口中输入a3=log10(10) ,回车,可以看到结果a3=1

    4、其他底数对数logM(N)

    这种对数需要进行一个简单的中间变换,logM(N)=log(N)/log(M),这样写方便,用log10() 以及log2()都可以。我们在MATLAB主窗口中输入如下命令:

    a4=log(64)/log(8) 回车

    我们可以看到 ,以8为底64的对数为2,

    在线等。matlab上的对数函数数据拟合。y=algx+b

    实验数据:

    x=[500 550 600 650 700 750 800 850 900 950 1000];

    y=[62.4 69.2 75.4 82.2 70.4 68.4 75.2 77.8 71.6 75.6 72.2];

    图中既有曲线也有数据点,最好能求出a,b.

    x=[500 550 600 650 700 750 800 850 900 950 1000];

    y=[62.4 69.2 75.4 82.2 70.4 68.4 75.2 77.8 71.6 75.6 72.2];

    f = fittype('a*log10(x)+b'); % 拟合函数的形式

    fit1 = fit(x',y',f,'StartPoint',[x(1) y(1)]);

    a = fit1.a; % a的值

    b = fit1.b; % b的值

    fdata = feval(fit1,x'); % 用拟合函数来计算y

    figure

    plot(x,y); hold on

    plot(x,fdata','r'); hold off

    legend('Ori data',' Fitting data');

    更多追问追答

    追问

    能求出a,b值吗?

    追答

    老大,里面不是有a, b值么,我还做了注释!

    追问

    哦,知道了。你能尽量多加点注释吗,我是matlab菜鸟。

    追答

    哦,知道了,你还需要加什么注释么?

    追问

    以下两句没有注释,看不懂。

    fit1 = fit(x',y',f,'StartPoint',[x(1) y(1)]);

    legend('Ori data',' Fitting data');

    再提问就得扣分了。。。

    下面的程序跟你的出图一样,但好像简单些

    clc;clear;

    x=[500 550 600 650 700 750 800 850 900 950 1000];

    y=[62.4 69.2 75.4 82.2 70.4 68.4 75.2 77.8 71.6 75.6 72.2];

    plot(x,y);

    x_log=log10(x);

    A=polyfit(x_log,y,1)

    hold on;

    plot(x,A(1).*log10(x)+A(2),'r');

    追答

    fit(x',y',f,'StartPoint',[x(1) y(1)]) 的意思, 是生成一个拟合函数,用的数据是x, y, 注意x'是要将x写成一个n-by-1的向量,y也如此。所以里面是fit(x',y',...). f 是上面定义的拟合函数的形式。'StartPoint'是起始点,定义的起始点x(1),y(1).

    legend('Ori data',' Fitting data'); 就是标注两条曲线,第一个是原始曲线,第二个是拟合后的曲线

    另一个人用polyfit,这个只能用于多项式拟合。其余的都不行了,我的这个,什么形式的都可以

    追问

    最后一个问题,为什么要x,y都要转置成列向量?

    追答

    恩,这个是matlab 自带函数fit所要求的。 fit(x,y,f...)中的x, y必须是要列向量,否则会报错。

    在matlab中怎样表示ln?

    MatLab中ln 就是log(),

    以10为底的对数用log10()

    一般地,对数函数以幂(真数)为自变量,指数为因变量,底数为常量的函数。

    对数函数是6类基本初等函数之一。其中对数的定义:

    如果ax=N(a>0,且a≠1),那么数x叫做以a为底N的对数,记作x=logaN,读作以a为底N的对数,其中a叫做对数的底数,N叫做真数。

    一般地,函数y=logax(a>0,且a≠1)叫做对数函数,也就是说以幂(真数)为自变量,指数为因变量,底数为常量的函数,叫对数函数。

    其中x是自变量,函数的定义域是(0,+∞),即x>0。它实际上就是指数函数的反函数,可表示为x=ay。因此指数函数里对于a的规定,同样适用于对数函数。

    在MATLAB中对数如何表示

    log(x):以e为底的对数,即自然对数

    log2(x):以2为底的对数

    log10(x):以10为底的对数

    如何在matlab中求对数?

    1、第一步首先介绍自然数对数log(x),电脑中打开matlab之后,在命令行窗口输入a=log(2.7183),按回车键后,可以看到结果近似为1,e的值近似为2.7183,

    2、第二步介绍以2为底的对数函数log2(x),在命令行窗口中输入b=log2(8),按回车键,可以看到b=3

    3、第三步介绍以10为底的对数函数log10(x),在命令行窗口中输入c=log10(1000),按回车键,可以看到c=3,

    4、第四步介绍其它的对数函数logX(Y),这种对数函数要转换成logX(Y)=log(Y)/log(X)格式,在命令行窗口输入d=log(9)/log(3),按回车键,可以看到d的结果为2,

    5、第五步我们在matlab的工作区中,可以看到存储的变量结果

    matlab中ln函数怎么表示

    用log()函数

    例如log(exp(1))

    输出

    1

    --------------------------------

    注:以2为底的对数函数为log2(),以10为底的对数函数为log10(),其他数为底的对数函数可用换底公式求得

    请问matlab怎么编辑任意底数的指数函数和对数函数?

    注意取值范围,定义域还有题本生的隐含条件

    MATLAB中的自然对数e,是怎么表示的

    自然对数是log()函数

    自然对数的底数e,也就是自然指数函数exp(x),当x取1时候的值

    所以用exp(1)可以获得

    用matlab描述以0.5为底的对数图像

    网上都是大于一的对数图像,然后用换底公式做出来的对数图像没有0

    x=0:1;

    y=log(x)/log(1/2);

    plot(x,y)

    可这样:

    x=0:0.01:1;

    y=log(x)/log(1/2);

    plot(x,y)

    matlab拟合对数函数,怎么弄

    差距太大了...

    差距太大了k

    m

    matlab拟合对数函数,可以这样来做:

    x=[。。。]; y=[。。。]; %已知数据

    func=@(a,x)a(1)*log(a(2)*x^4+a(3)*x^3+a(4)*x^2+a(5)*x+a(6))/log(3) %根据拟合精度,可以调整

    a0=[0,0,0,0,0,0]; %初值,可以调整

    [a,r] = nlinfit(x,y,func,a0) %a拟合系数,r差值

    当r比较小(接近于零),说明拟合结果是合理的

    有数据吗?如有困难可以通过私信或其他方式帮助你。

    展开全文
  • python对数函数Logarithms are used to depict and represent large numbers. The log is an inverse of the exponent. This article will dive into the Python log() functions. The logarithmic functions of ...

    python对数函数

    Logarithms are used to depict and represent large numbers. The log is an inverse of the exponent. This article will dive into the Python log() functions. The logarithmic functions of Python help the users to find the log of numbers in a much easier and efficient manner.

    对数用于描述和表示大数。 对数是指数的倒数。 本文将深入探讨Python log()函数 。 Python的对数函数可帮助用户以更容易有效的方式查找数字的对数。



    了解Python中的log()函数 (Understanding the log() functions in Python)

    In order to use the functionalities of Log functions, we need to import the math module using the below statement.

    为了使用Log函数的功能,我们需要使用以下语句导入 math模块。

    
    import math
    

    We all need to take note of the fact that the Python Log functions cannot be accessed directly. We need to use the math module to access the log functions in the code.

    我们都需要注意一个事实,即Python Log函数不能直接访问。 我们需要使用math模块来访问代码中的日志功能。

    Syntax:

    句法:

    
    math.log(x)
    

    The math.log(x) function is used to calculate the natural logarithmic value i.e. log to the base e (Euler’s number) which is about 2.71828, of the parameter value (numeric expression), passed to it.

    math.log(x)函数用于计算自然对数值,即,将传递给它的参数值( 数字表达式的底数e (欧拉数)记录为约2.71828。

    Example:

    例:

    
    import math   
    
    print("Log value: ", math.log(2))
    

    In the above snippet of code, we are requesting the logarithmic value of 2.

    在上面的代码段中,我们要求对数值为2。

    Output:

    输出:

    
    Log value:  0.6931471805599453
    


    Python log()函数的变体 (Variants of Python log() Functions)

    The following are the variants of the basic log function in Python:

    以下是Python中基本日志功能的变体:

    • log2(x)

      log2(x)
    • log(x, Base)

      log(x,基本)
    • log10(x)

      log10(x)
    • log1p(x)

      log1p(x)


    1. log2(x)–以2为底的对数 (1. log2(x) – log base 2)

    The math.log2(x) function is used to calculate the logarithmic value of a numeric expression of base 2.

    math.log2(x)函数用于计算以2为底的数字表达式对数值

    Syntax:

    句法:

    
    math.log2(numeric expression)
    

    Example:

    例:

    
    import math 
    
    print ("Log value for base 2: ") 
    print (math.log2(20)) 
    
    

    Output:

    输出:

    
    Log value for base 2: 
    4.321928094887363
    


    2. log(n,Base)–日志基数n (2. log(n, Base) – log base n)

    The math.log(x,Base) function calculates the logarithmic value of x i.e. numeric expression for a particular (desired) base value.

    math.log(x,Base)函数计算x的对数值,即特定(所需)基值的数字表达式。

    Syntax:

    句法:

    
    math.log(numeric_expression,base_value)
    

    This function accepts two arguments:

    此函数接受两个参数:

    • numeric expression

      数值表达式
    • Base value

      基本值

    Note: If no base value is provided to the function, the math.log(x,(Base)) acts as a basic log function and calculates the log of the numeric expression to the base e.

    注意 :如果没有为函数提供基值 ,则math.log(x,(Base))充当基本对数函数,并计算数字表达式对基e的对数

    Example:

    例:

    
    import math 
    
    print ("Log value for base 4 : ") 
    print (math.log(20,4)) 
    
    

    Output:

    输出:

    
    Log value for base 4 : 
    2.1609640474436813
    


    3. log10(x)–以10为底的对数 (3. log10(x) – log base 10)

    The math.log10(x) function calculates the logarithmic value of the numeric expression to the base 10.

    math.log10(x)函数将数字表达式的对数值计算为以10

    Syntax:

    句法:

    
    math.log10(numeric_expression)
    

    Example:

    例:

    
    import math 
    
    print ("Log value for base 10: ") 
    print (math.log10(15)) 
    
    

    In the above snippet of code, the logarithmic value of 15 to the base 10 is calculated.

    在上面的代码片段中,计算了以10的对数值15

    Output:

    输出:

    
    Log value for base 10 : 
    1.1760912590556813
    


    4. log1p(x) (4. log1p(x))

    The math.log1p(x) function calculates the log(1+x) of a particular input value i.e. x

    math.log1p(x)函数计算特定输入值(即x log(1 + x)

    Note: math.log1p(1+x) is equivalent to math.log(x)

    注意: math.log1p(1 + x)等同于math.log(x)

    Syntax:

    句法:

    
    math.log1p(numeric_expression)
    

    Example:

    例:

    
    import math 
    
    print ("Log value(1+15) for x = 15 is: ") 
    print (math.log1p(15)) 
    
    

    In the above snippet of code, the log value of (1+15) for the input expression 15 is calculated.

    在上面的代码片段中,计算了输入表达式15的对数(1 + 15)。

    Thus, math.log1p(15) is equivalent to math.log(16).

    因此, math.log1p(15)等同于math.log(16)

    Output:

    输出:

    
    Log value(1+15) for x = 15 is: 
    2.772588722239781
    


    了解Python NumPy中的日志 (Understanding log in Python NumPy )

    Python NumPy enables us to calculate the natural logarithmic values of the input NumPy array elements simultaneously.

    Python NumPy使我们能够同时计算输入NumPy数组元素的自然对数值

    In order to use the numpy.log() method, we need to import the NumPy module using the below statement.

    为了使用numpy.log()方法,我们需要使用以下语句导入NumPy模块

    
    import numpy
    

    Syntax:

    句法:

    
    numpy.log(input_array)
    

    The numpy.log() function accepts input array as a parameter and returns the array with the logarithmic value of elements in it.

    numpy.log()函数接受输入数组作为参数,并返回其中元素对数的数组。

    Example:

    例:

    
    import numpy as np 
    
    inp_arr = [10, 20, 30, 40, 50] 
    print ("Array input elements:\n", inp_arr) 
    
    res_arr = np.log(inp_arr) 
    print ("Resultant array elements:\n", res_arr) 
    

    Output:

    输出:

    
    Array input elements:
     [10, 20, 30, 40, 50]
    Resultant array elements:
     [ 2.30258509  2.99573227  3.40119738  3.68887945  3.91202301]
    


    结论 (Conclusion)

    In this article, we have understood the working of Python Log functions and have unveiled the variants of the logarithmic function in Python.

    在本文中,我们了解了Python Log函数的工作原理,并揭示了Python中对数函数的变体。



    参考资料 (References)

    翻译自: https://www.journaldev.com/36109/python-log-function-logarithm

    python对数函数

    展开全文
  • 实际上点对之间可能是没有绝对意义上的函数关系的,但是为了更好地量化表示和计算,我们往往期望于从原始的数据集中尽可能地挖掘出来可能的函数关系,今天我遇上了一个问题就是如何去拟合指数函数+对数函数这种组合...

          在实际的应用中,我们经常会遇到一些曲线拟合得需求,尽管,实际上点对之间可能是没有绝对意义上的函数关系的,但是为了更好地量化表示和计算,我们往往期望于从原始的数据集中尽可能地挖掘出来可能的函数关系,今天我遇上了一个问题就是如何去拟合指数函数+对数函数这种组合型函数曲线,简单看一下具体的实现内容:

    def logExpFunc():
        '''
        【指数+对数】混合函数拟合
        '''
        x=np.linspace(1,2,15)
        y=[21.5,23.1,25.9,30,32.6,38,41.9,47.2,55,61,69,80,90,105,117.6]
        popt,pcov=curve_fit(lambda t,a,b,c,d,e: a+b*np.log(c*t)+d*np.exp(e*t),x,y)
        print('popt: ',popt)
        plt.figure()
        a,b,c,d,e=popt
        y_pre = a+b*np.log(c*x)+d*np.exp(e*x)
        plt.plot(x, y, 'ko', label="Original Data")
        plt.plot(x, y_pre, 'r-', label="Fitting Curve")
        plt.legend()
        plt.show()

         这里我的函数原型为:  

    y = 4+2*np.exp(2*x)+3*np.log(2*x)

         y为指数函数和对数函数的组合形式,其中,一共有5个参数。

          结果如下所示:

    popt:  [ 5.19163529 -1.73152698  1.57951688  2.44883023  1.92488973]

          从结果输出的5个参数上来看,a、b、c、d和e跟我们自己预设的函数原型中的参数是不一致的,但是不影响我们拟合得到所需要的曲线,这样的参数不一定会是唯一的,可能跟我们函数曲线拟合的时候所使用到的点数据过少有关系吧,毕竟函数本身还是比较复杂的。

     

     

    展开全文
  • 关于对数函数的引入理解

    千次阅读 2019-10-30 12:08:38
    我们都知道对数函数是以幂(真数)为自变量,指数为因变量,底数为常量的函数。对数函数是6类基本初等函数之一。对数的定义是: 如果ax =N(a>0,且a≠1),那么数x叫做以a为底N的对数,记作x=logaN,读作以a为...

    我们都知道对数函数是以幂(真数)为自变量,指数为因变量,底数为常量的函数。对数函数是6类基本初等函数之一。对数的定义是:

    • 如果ax =N(a>0,且a≠1),那么数x叫做以a为底N的对数,记作x=logaN,读作以a为底N的对数,其中a叫做对数的底数,N叫做真数。
    • 一般地,函数y=logaX(a>0,且a≠1)叫做对数函数,也就是说以幂(真数)为自变量,指数为因变量,底数为常量的函数,叫对数函数。
    • 其中x是自变量,函数的定义域是(0,+∞),即x>0。它实际上就是指数函数的反函数,可表示为x=ay。因此指数函数里对于a的规定,同样适用于对数函数。
      但是这并没有告知学习者对数出现的历史渊源,为何要引入对数这一概念,我私以为学习一个东西必然要学习其历史以及其存在的意义才能让我们对其掌握的更加透彻。经过一系列的查询后有了些个人理解因此记录下来以便作为一个参考给有其他有相同问题的朋友。
      首先我众所周知的坐标系是以1为单位的如图:
      日常坐标系(+1坐标系)
      但是当我们将加法轴换为乘法轴后坐标系想要继续画下去就会很难,因为指数的增长太快了。
      指数增长曲线
      乘2坐标轴
      但是当我们将对数当做坐标轴的横坐标并将数值等距离摆放将解决这个问题:
      等值摆放的坐标系
      另外对数运算中的og(a)(MN)=log(a)(M)+log(a)(N)运算将大大降低天文数字的计算时间,通过对数尺的例子就能很好体现:
      在这里插入图片描述
    展开全文
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  • 函数 、 指数 、 对数 、底数 参考文章 https://www.shuxuele.com/algebra/exponents-logarithms.html 幂函数 y=xα(α为有理数) 幂函数一般形式 x称为底数 α称为指数 幂函数在高考数学中有很大份量,在...
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  • 数据取对数意义

    2021-04-07 12:44:14
    之所以这样做是基于对数函数在其定义域内是单调增函数,取对数后不会改变数据的相对关系,取对数作用主要有: 1. 缩小数据的绝对数值,方便计算。 例如,每个数据项的值都很大,许多这样的值进行计算可能对超过...
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  • 什么是目标函数?定义是:指所关心的目标与相关的因素的函数关系。举个例子,假如我们想要预测公司楼下手抓饼店明天能卖多少张手抓饼,已知过去10天每天卖多少,以及每天的天气情况,是否有节假日,和手抓饼店老板和...
  • 在Python的numpy中,对类似array=[[1,2,3],[4,...不过在此之前,先说明Python中map函数与zip(*)的使用。 一、map函数 首先Python中的map函数是很简单的。意为将第二个参数(一般是数组)中的每一个项,处理为第一个参

空空如也

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对数函数的意义是什么