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方法不是没有，那就是对数和指数，他们解决了大数或非常的小的数相乘的繁琐计算。而在python中，也有计算对数的方法，那就是对数函数log函数。本文将向大家介绍log函数的表述语句、参数和返回值，并以实例演示用log函数计算对数的过程。

1、log()函数

返回 x 的自然对数。即返回以 2 为基数的 x 的对数。

2、语法

import math

math.log(x[, base])

注意：log()是不能直接访问的，需要导入 math 模块，通过静态对象调用该方法。

3、参数

x -- 数值表达式。

base -- 可选，底数，默认为 e。

4、返回值

返回 x 的自然对数，x>0。

5、log函数使用实例

在python中是log(x,a)，即以a为底数，

当a=10时，

>>> math.log(1,10)

0.0

>>> math.log(10,10)

1.0

>>> math.log(100,10)

2.0

当a=e时，(在python中e=math.e)

>>> math.log(1,math.e)

0.0

>>> math.log(math.e,math.e)

1.0

以上就是对log的介绍和以实例演示用log函数计算对数的过程。log()方法是Python入门基础中的必会的方法

python 代码中log表示含义

log表示以e为底数的对数函数符号。其验证代码如下：

a=np.log(np.e )

print(a)

print(np.e)

处理算法通用的辅助的code，如读取txt文件，读取xml文件，将xml文件转换成txt文件，读取json文件等

时间： 2020-12-08

一.logging日志模块等级 常见log级别从高到低: CRITICAL >ERROR >WARNING >INFO >DEBUG,默认等级为WARNING,即>=WARNING级别的log才输出. 日志等级(level) 描述 CRITICAL 当发生严重错误,导致应用程序不能继续运行时记录的信息 ERROR 由于一个更严重的问题导致某些功能不能正常运行时记录的信息 WARNING 当某些不期望的事情发生时记录的信息(如,磁盘可用空间较低),但是此时应用程序还是正常运行的

1 logging模块简介 logging模块是Python内置的标准模块,主要用于输出运行日志,可以设置输出日志的等级.日志保存路径.日志文件回滚等:相比print,具备如下优点: 可以通过设置不同的日志等级,在release版本中只输出重要信息,而不必显示大量的调试信息: print将所有信息都输出到标准输出中,严重影响开发者从标准输出中查看其它数据:logging则可以由开发者决定将信息输出到什么地方,以及怎么输出: Logger从来不直接实例化,经常通过logging模块级方法(Modu

python logging 重复写日志问题 用Python的logging模块记录日志时,遇到了重复记录日志的问题,第一条记录写一次,第二条记录写两次,第三条记录写三次...很头疼,这样记日志可不行.网上搜索到了原因与解决方案: 原因:没有移除handler 解决:在日志记录完之后removeHandler 修改前示例代码: import logging def log(message): logger = logging.getLogger('testlog') streamhandler

1. 简介       追踪某些软件运行时所发生事件的方法, 可以在代码中调用日志中某些方法来记录发生的事情 一个事件可以用一个可包含可选变量数据的消息来描述 事件有自己的重要性等级 2. 使用logging日志系统四大组件 loggers日志器 提供应用程序代码直接使用的接口 handlers处理器 用于将日志记录发送到指定的目的位置 filters过滤器 过滤, 决定哪些输出哪些日志记录, 其余忽略 formatters格式器 控制日志输出格式 使用代码如下 import os, time,

一.handlers是什么? logging模块中包含的类 用来自定义日志对象的规则(比如:设置日志输出格式.等级等) 常用3个子类:StreamHandler.FileHandler.TimedRotatingFileHandler 二.handlers基础应用 2.1 StreamHandler 控制台输出日志 import logging #创建一个logger日志对象 logger = logging.getLogger('test_logger') logger.setLevel(lo

日志作为项目开发和运行中必备组件,python提供了内置的logging模块来完成这个工作:借助 TimedRotatingFileHandler 可以按日期自动分割日志,自动保留日志文件数量等,下面是对日志的一个简单封装和测试. import logging import os from logging import handlers class Logger(object): # 日志级别关系映射 level_relations = { 'debug': logging.DEBUG, 'in

logging的简单使用 用作记录日志,默认分为六种日志级别(括号为级别对应的数值) NOTSET(0) DEBUG(10) INFO(20) WARNING(30) ERROR(40) CRITICAL(50) special 在自定义日志级别时注意不要和默认的日志级别数值相同 logging 执行时输出大于等于设置的日志级别的日志信息,如设置日志级别是 INFO,则 INFO.WARNING.ERROR.CRITICAL 级别的日志都会输出. |2logging常见对象 Logger:日志,

前言 相信每位程序员应该都知道,在使用 Python 来写后台任务时,时常需要使用输出日志来记录程序运行的状态,并在发生错误时将错误的详细信息保存下来,以别调试和分析.Python 的 logging 模块就是这种情况下的好帮手. logging 模块可以指定日志的级别,DEBUG.INFO.WARNING.ERROR.CRITICAL,例如可以在开发和调试时,把 DEBUG 以上级别的日志都输出,而在生产环境下,只输出 INFO 级别.(如果不特别指定,默认级别是 warning) loggi

1.logging 简介 Python的logging package提供了通用的日志系统,可以方便第三方模块或者是应用使用.这个模块提供不同的日志级别,并可以采用不同的方式记录日志,比如文件,HTTP GET/POST,SMTP,Socket等,甚至可以自己实现具体的日志记录方式. logging包中定义了Logger.Formatter.Handler和Filter等重要的类,除此之外还有config模块. Logger是日志对象,直接提供日志记录操作的接口 Formatter定义日志的记录

这篇文章主要介绍了python实现简单日志记录库glog的使用,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 一. glog的简介 glog所记录的日志信息总是记录到标准的stderr中,即控制台终端. 每一行日志记录总是会添加一个谷歌风格的前缀,即google-style log prefix, 它的形式如下: E0924 22:19:15.123456 19552 filename.py:87] some message 上面红色部分加粗的

Python Logging原来真的远比我想象的要复杂很多很多,学习路线堪比git.但是又绕不过去,alternatives又少,所以必须要予以重视,踏踏实实认认真真的来好好学学才行. 学习Logging的目的: 简单脚本还好,print足够. 但是稍微复杂点,哪怕是三四个文件加起来两三百行代码,调试也开始变复杂起来了. 再加上如果是后台长期运行的那种脚本,运行信息的调查更是复杂起来. 一开始我还在各种查crontab的日志查看,或者是python后台运行查看,或者是python stdout的

日志是用来记录程序在运行过程中发生的状况,在程序开发过程中添加日志模块能够帮助我们了解程序运行过程中发生了哪些事件,这些事件也有轻重之分. 根据事件的轻重可分为以下几个级别: DEBUG: 详细信息,通常仅在诊断问题时才受到关注.整数level=10 INFO: 确认程序按预期工作.整数level=20 WARNING:出现了异常,但是不影响正常工作.整数level=30 ERROR:由于某些原因,程序 不能执行某些功能.整数level=40 CRITICAL:严重的错误,导致程序不能运行.整数

事情是这样的,我写了一个tornado的服务,过程当中我用logging记录一些内容,由于一开始并没有仔细观察tornado自已的日志管理,所以我就一般用debug来记录普通日志,error记录有问题的日志,但是当服务跑起来以后才发现,tornado的访问日志的级别是info,也就是20,debug是10的,所以如果我定义了日志的级别是debug,那么默认情况下肯定也会输出到日志文件中的. 但是我现在并不关心访问日志,而且由于我这个服务可能每时每刻都会有访问,这样在我对日志信息进行搜索的时候就会

logging 的基本用法网上很多,这里就不介绍了.在引入正文之前,先来看一个需求: 假设需要将某功能封装成类库供他人使用,如何处理类库中的日志? 数年前在一个 C# 开发的项目中,我用了这样的方法:定义一个 logging 基类,所有需要用到日志的类都继承这个基类,这个基类中定义一个 LogHandler 事件,该事件用于实现具体的记录日志动作,同时可以通过将类 A 的 LogHandler 委托挂到类 B 的 LogHandler 上,实现将两个类的日志信息添加到一起. 自从看了 pytho