So finden sie den antilog von werten in python


Der Antilog einer Zahl ist der Kehrwert des Logarithmus einer Zahl.

Wenn Sie also den Logarithmus einer Zahl berechnen, können Sie anschließend mit Antilog die ursprüngliche Zahl wiederherstellen.

Angenommen, wir beginnen mit der Zahl 7. Wenn wir den Logarithmus (Basis 10) von 7 nehmen, erhalten wir 0,845:

log10 (7) = 0,845

Der Antilog (Basis 10) des Wertes 0,845 lässt sich ermitteln, indem man 10 mit 0,845 potenziert:

10.845 = 7

Der Antilog ermöglichte es uns, die Originalnummer zu finden.

Die folgende Tabelle zeigt, wie der Antilog von Werten in Python basierend auf ihrer Basis berechnet wird:

Base Nummer Speichern Antilog
e X np.log(x) np.exp(x)
zehn X np.log10(x) 10 **x

Die folgenden Beispiele zeigen, wie der Antilog von Werten in Python unter Verwendung verschiedener Werte für die Basis berechnet wird.

Beispiel 1: Berechnung des Antilogs zur Basis 10

Nehmen wir an, wir nehmen den Logarithmus (Basis 10) des Werts 7:

 import numpy as np

#define original value
original = 7

#take log (base 10) of original value
log_original = np. log10 (original)

#display log (base 10) of original value
log_original

0.845098

Um den Anfangswert von 7 zu finden, können wir den Antilog berechnen, indem wir 10 mit 0,845098 potenzieren:

 #take the antilog
10 ** log_original

7.0

Durch die Verwendung des Antilogs konnten wir den Anfangswert 7 erhalten.

Beispiel 2: Berechnung des Antilogs eines natürlichen Logarithmus

Nehmen wir an, wir nehmen den natürlichen Logarithmus des Wertes 7:

 #define original value
original = 7

#take natural log of original value
log_original = np. log (original)

#display natural log of original value
log_original

[1] 1.94591

Um den Anfangswert von 7 zu finden, können wir den Antilog bilden, indem wir e mit 1,94591 potenzieren:

 #take the antilog
n.p. exp (log_original)

7.0

Durch die Verwendung des Antilogs konnten wir den Anfangswert 7 erhalten.

Zusätzliche Ressourcen

So erstellen Sie ein Log-Log-Diagramm in Python
So führen Sie eine Box-Cox-Transformation in Python durch

Einen Kommentar hinzufügen

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert