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  • 2018-12-16 17:26:07

    python取对数可以采用两种工具包,math包可对单一数字取对数,numpy可以数列整体取对数。

    1. 仅对单一数字取对数
    import math
    math.log(2) #默认以e为底
    math.log(4,2)#以2为底,4的对数
    

    即math.log(c,b) #计算以b为底,c的对数

    2.对数列整体求对数
    对一个数列取对数 需要numpy包

    import numpy
    numpy.log([2,4,8])#以e为底,分别对2,4,8取对数
    numpy.log2([2,4,8])#以2为底,分别对2,4,8取对数
    

    即numpy.loga(b)#以a为底,对数列b中的数字分别取对数

    或采用循环体:

    import mtah
    l = []
    for i in [2,4,8]:
    	l.append(math.log(i,2))#对list中的每一个数求以2为底的对数
    
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  • 今天小编就为大家分享一篇基于python log取对数详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • 这行代码中,data是一个DataFrame格式的数据,这行代码的作用是,对每个数据取对数,再作差分(本行减去前一行作为本行的值,因此与原数据相比,第一行均为NAN),再去掉数据中为NAN的行。 这行代码运用在我的数据上...


    前言

    问题背景:在做两变量散点图分析其相关性时,在某本书上看到了如下操作:

    trans_data = np.log(data).diff().dropna()
    

    这行代码中,data是一个DataFrame格式的数据,这行代码的作用是,对每个数据取对数,再作差分(本行减去前一行作为本行的值,因此与原数据相比,第一行均为NAN),再去掉数据中为NAN的行。
    这行代码运用在我的数据上,出现了貌似很好的效果:
    这是两数据直接作散点图
    这是两数据取对数后作散点图
    这是两数据作对数差之后再作散点图
    从上到下依次为直接作散点图、取对数后作散点图、取对数差后作散点图,可以看出:

    • 直接作散点图时,由于两数据的数据范围比较大,数据分布不均匀,导致它们之间的关系不清晰,大概可以看出是正相关的;
    • 取对数作散点图时,两数据的范围得到压缩,呈现比较明显的正相关;
    • 取对数差之后,两数据是明显的正线性相关,于是我很怀疑书上为什么要先作对数差再作散点图。难道取对数差可以提取出数据的相关性吗?
    • 由于我不太了解统计方面的说法,于是通过查阅网上信息和做一个简单的小实验证明:
      (1)取对数可以压缩数据尺度,同时不改变相关性,方便观察数据之间的关系;
      (2)取对数差是在取对数的基础上作差分运算,这其实可以看作近似增长率,也就是说如果取对数差,这时候研究的不是x与y的相关关系,而是x增长率与y增长率的相关关系。
      于是取两组数据都是增长的,但增长率不规律变化

    一、diff()运算

    diff()函数用于作差分运算,它作的运算是,本行值减上一行值作为新的本行值,于是作diff()运算的DataFrame比原来的DataFrame少一行,体现新数据第一行均为NAN。
    如下:

    df1=np.random.randint(10,size=10)
    df2=np.random.randint(10,size=10)
    df3=np.random.randint(10,size=10)
    df4=np.random.randint(10,size=10)
    df = pd.DataFrame([df1,df2,df3,df4])
    print(df)
    print("作差分之后:")
    df1 = df.diff()
    print(df1)
    

    运行结果

    二、三种情况下的散点图

    1.取数据

    (手动取的TAT):

    df1 = {'1':[1000,2000,3500,5000,8000,10000,15000,20000,20001,20002,20003,22000,22020,22100,22300,22350,22450,22500],\
           '2':[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,14,20,30,40,66,80]}
    df = pd.DataFrame(df1)
    print(df)
    

    数据
    *注意两种创建DataFrame的方式,一中是列表套列表,这样属于按行创建,不能规定列索引。这里是字典转DF,属于按列创建,字典的键就是索引

    可以看出上面两列数据,1和2都是增长的,1的增长率先快后慢,2的增长率先不变后快,总而言之数据有一定相关性但是它们增长率没什么关系

    2.绘制散点图

    代码如下(示例):

    print("直接绘制散点图:")
    plt.scatter(data=df,x='2',y='1')
    plt.show()
    print("取对数后绘制散点图:")
    df_1 = np.log(df)
    plt.scatter(data=df_1,x='2',y='1')
    plt.show()
    print("取对数差之后绘制散点图:")
    df_2 = np.log(df).diff().dropna()
    plt.scatter(data=df_2,x='2',y='1')
    plt.show()
    


    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    总结

    研究两变量相关性的时候常作散点图,但是很多时候直接作散点图不易观察出数据相关性,取对数的好处是:由于对数函数的递增性,取对数不改变数据之间的相关性;由于对数运算可以压缩数据尺度,更加易于观察;还有一些统计学上的说法。
    取对数差研究的是变量增长率之间的关系,它没有提取相关性的作用。

    展开全文
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    运算符

    1)数值运算

    +、-、*、/

    % (求余数)

    // (注意Python中的整除是floor除,即向下除法)

    **

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    >、>=、

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    plt.ylim(0,1)
    
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    plt.ylim(0,1)
    plt.subplot(224)
    plt.loglog(w,b,linewidth=2,linestyle="--")
    plt.ylim(0,1)
    plt.show()

     

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  • 线性分类个人学习笔记
  • python如何对数组求指数以及对数

    万次阅读 2019-12-25 18:21:36
    指数: math.exp() 只能对一个数求指数,不能对数组进行批量求指数 numpy.exp()既能对一个数求指数,也能对数组进行批量求指数 对数: math.log() numpy.log() 作用同上 ...
  • python log取对数

    2019-07-30 18:02:32
    log()方法返回x的自然对数,对于x>0。 语法 以下是log()方法的语法: import math math.log( x ) 注意:此函数是无法直接访问的,所以我们需要导入math模块,然后需要用math的静态对象来调用这个函数。 参数 x ...
  • Python中的对数刻度

    千次阅读 2020-12-06 09:32:52
    我试图以对数比例(Y轴)绘制一个图形,但我需要在Y轴上显示原始值。我用了密码:# -*- coding: utf-8 -*-import mathimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.dates as datesfrom datetime import datetime...
  • python中的对数log函数表示及用法

    千次阅读 2021-04-27 05:30:00
    python中的对数log函数表示及用法在数学运算中,如果没有计算器,对于很大的数字相乘,我们花费大量的时间计算,而且一旦出错,就要重新计算,很是麻烦。其实对于数字相乘,不依靠靠计算器,想要准确简单的运算的...

空空如也

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