使用curve_fit来拟合对数函数的Python
我正在尝试使用curve_fit拟合对数曲线，假定它遵循Y=a*ln(X)+b，但拟合的数据看起来仍然不正确。 现在我使用以下代码： from scipy.optimize import curve_fit X=[3.0, 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6, 3.7, 3.8, 3.9, 4.0, 4.1, 4.2, 4.3, 4.4, 4.5, 4.6,
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Matlab:使绘图中的网格对数
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在 AVX2 中高效实现 log2(__m256d)
SVML 的 __m256d _mm256_log2_pd (__m256d a) 在 Intel 以外的其他编译器上不可用，并且他们说它的性能在 AMD 处理器上受到限制.AVX中提到了互联网上的一些实现g++-4.8 中缺少日志内在函数 (_mm256_log_ps)? 和 SIMD 数学SSE 和 AVX 的库，但它们似乎比 AVX2 更 SSE.还有 Agner Fog 的向量库 ，但是它
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随着时间的推移，我有一堆测量值，我想在 R 中绘制它们.这是我的数据示例.我有 4 个时间点中的每一个的 6 个测量值: values 这些数据的规模是任意的，实际上我将对其进行标准化，以便 t=0 的平均值为 1. norm
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我正在用 C# 开发一个图表，我需要用对数表示图形线，比例已经可以放置，只是根据下图缺少对数比例中的垂直线: 我的图表目前如下所示: 解决方案 更新: 要在您需要为图表区域的 x 轴打开 MinorGrid 的时间段之间获得这些额外的线: chart.ChartAreas[0].AxisX.MinorGrid.Enabled = true;chart.ChartAreas[0
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NumPy:以 n 为底的对数
从 关于对数的 numpy 文档，我有找到了对数取对数的函数 e、2 和 10: 将 numpy 导入为 npnp.log(np.e**3) #3.0np.log2(2**3) #3.0np.log10(10**3) #3.0 但是，如何在 numpy 中取以 n 为底的对数(例如 42)? 解决方案 使用 math.log: 导入数学数字 = 74088 # = 42^3基数 =
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BigInteger 的对数
我有一个 BigInteger 数字，例如超过 264.现在我想计算那个 BigInteger 数字的对数，但是方法 BigInteger.log() 不存在.如何计算大 BigInteger 值的(自然)对数? 解决方案 如果你想支持任意大的整数，光做是不安全的 Math.log(bigInteger.doubleValue()); 因为如果参数超出 double 范围(大约 2^1
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将线性刻度转换为对数
我有一个线性标度，范围从 0.1 到 10，变化增量为 0.1: |----------[]----------| 0.1 5.0 10 然而，输出确实需要: |----------[]----------| 0.1 1.0 10(对数刻度) 我正在尝试找出将 5(例如)转换为 1.0 所需的公式.因此，如果表盘在 1.0 和
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如何在 JavaScript 中指定 Math.log() 的基础?
我需要一个用于 JavaScript 的 log 函数，但它需要以 10 为基数.我看不到任何列表，所以我假设这是不可能的.是否有任何数学奇才知道解决方案? 解决方案 “改变基础"公式/标识 可以计算以10为底的对数数值具有以下身份. 由于 Math.log(x) 在 JavaScript 中返回 x 的自然对数(与 ln(x) 相同)，对于基数10 你可以除以Math.log
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“日志"和“符号日志"有什么区别?
在 matplotlib 中，我可以使用 pyplot.xscale() 或 Axes.set_xscale().这两个函数都接受三种不同的尺度: 'linear' |'日志' |'符号'. 'log' 和 'symlog' 有什么区别?在我做的一个简单测试中，它们看起来完全一样. 我知道文档说它们接受不同的参数，但我仍然不明白它们之间的区别.有人可以解释一下吗?如果有一些示例代码和图
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我想使用 matplotlib 绘制一个带有一个对数轴的图形. 我一直在阅读文档，但无法弄清楚语法.我知道在情节参数中它可能很简单，例如 'scale=linear'，但我似乎无法正确 示例程序: 导入pylab导入 matplotlib.pyplot 作为 plta = [pow(10, i) for i in range(10)]fig = plt.figure()ax = fi
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什么会导致算法具有 O(log n) 复杂度?
我对 big-O 的了解是有限的，当等式中出现对数项时，它让我更加失望. 有人可以简单地向我解释什么是 O(log n) 算法吗?对数从何而来? 当我试图解决这个期中练习题时，我特别想到了这一点: 让 X(1..n) 和 Y(1..n) 包含两个整数列表，每个列表都按非降序排序.给出一个 O(log n) 时间算法来找到所有 2n 个组合元素的中位数(或第 n 个最小整数).例如
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这个较早的问题解决了一些可能导致算法具有 O(log n) 复杂度的因素. 什么会导致算法的时间复杂度为 O(log log n)? 解决方案 O(log log n) 项可以出现在各种不同的地方，但通常有两条主要路线会到达这个运行时.> 按平方根缩小 如对链接问题的回答所述，算法具有时间复杂度 O(log n) 的一种常见方法是使该算法通过在每次迭代中将输入的大小反复减少某
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在不使用浮点类型的情况下在 C 中构建对数函数
我需要在不使用 float 类型的情况下重写日志函数(基本 2 或基本 10 无关紧要)，但我需要得到小数点后几位小数的精度.(就像一个 float * 100 在整数类型中获取 2 小数例如:如果 1.4352 将是结果，我的函数应该返回类似143(int 类型)，我知道最后 2 个数字是小数. 我在 stackoverflow 上发现了一些方法，例如: 如何在不使用 C# 中的内置
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BigDecimal 的对数
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