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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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我已经绘制了向量,它们已经是对数的,一切都很好.但是现在我有了我的情节,我希望网格是对数的.我在我的代码中写了“grid on",我认为应该有办法在情节中做到这一点,但我不记得如何了.如何使网格对数? 解决方案 如果你已经绘制了坐标轴,可以在命令行执行如下: set(gca,'yscale','log') %# 设置y轴为对数set(gca,'xscale','log') %# 设置 x
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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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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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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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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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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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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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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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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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SVML 的 __m256d _mm256_log2_pd (__m256d a) 在 Intel 之外的其他编译器上不可用,他们说它的性能在 AMD 处理器上有缺陷.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,但是它们似乎比 AVX2 更 SSE.还有 Agner Fog 的矢量库 ,但它是一
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如何计算 BigDecimal 的对数?有谁知道我可以使用的任何算法? 到目前为止,我的谷歌搜索提出了一个(无用的)想法,即转换为双精度并使用 Math.log. 我将提供所需答案的准确性. 编辑:任何基地都可以.如果基数 x 更容易,我会这样做. 解决方案 Java Number Cruncher: The Java Programmer's Guide to Nume
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我正在做一些统计计算.我需要它们很快,所以我重写了大部分以使用 SSE.我对它很陌生,所以我想知道这里的正确方法是什么: 据我所知,SSE 中没有 log2 或 ln 函数,至少没有达到 4.1,这是我使用的硬件支持的最新版本. 是否更好: 提取 4 个浮点数,并对它们进行 FPU 计算以确定熵 - 我不需要将这些值中的任何一个加载回 SSE 寄存器,只需将它们与另一个浮点数相加
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我正在处理 [minValue,maxValue] 之间的值,我想在此范围之间创建一个值向量.但我想要更多接近 minValue 的值. 示例: 分钟 = 1最大值 = 100 向量 = [1,1.1,1.5,2,3,5,10,15,30,50,100]; 类似的东西. 目标是在最小值附近更准确. 可以实现吗? 解决方案 您可以从以恒定步长(例如 0.1
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我正在做以下事情: x = c(0, 1, 2, 3, 4, 5)y = x ^ 2情节(x,y,日志=“y") 我想要的是图表还向我显示 (x, y)=(0, 0) 处的散点. 我知道log(0) = -Inf.当我在做 log(x) 时就是这种情况,但在这里我没有做 log(x).相反,我只是将 y 轴的比例更改为对数.因此,我需要知道是否有某种方法可以让我同时显示散点 (x, y)
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