logarithm

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私は既に利用可能な解決策を試しましたが、この問題を解決できませんでした。オリジナルコード： prob = n/self.totaldocs # 0.7445791360764896 self.classpriorprob[cls] = math.log(prob) ソリューション：（しかし、私は、共通のログを取ることを好む） prob = n/self.totaldocs d = Dec

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Python - リストをログ（リスト）に変換する方法

私は値のリストを持っており、そのリストのログに変換したり、リストのログを関数に渡したりしたいと思います。私はRをよく知っていて、何かの周りにいくつかの（）を投げることができます。私はPythonでこれをしようとすると、私はエラーを取得する： TypeError: must be real number, not list 一覧を以下のようになります。私は、ログを取るしようとする場所それは本当に

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に軸の範囲を拡張-1その軸がR

対数であるとき、私は次のことをやっている： x = c(0, 1, 2, 3, 4, 5) y = x^2 plot(x, y, log="y") 私が欲しいものは=グラフはまた、（x、y）に私の散布ポイントを示すことがあります（0,0）となる。私はそれがlog(0) = -Infです。これは私がlog(x)をやっているときに当てはまりますが、ここでは私はlog(x)をやっていません。む

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Rの元のスケールでの混合モデルからのlog変換モデルの係数の解釈は？

次のように植物の成長のための完全なモデルである： lmer(log(growth) ~ nutrition + fertilizer + season + (1|block) 栄養（窒素/リン）、肥料（なし/添加）、季節（ドライ/ウェット）モデルの概要 REML criterion at convergence: 71.9 Scaled residuals: Min 1Q M

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Pythonの対数計算の基礎は速度に影響しますか？

私は1つのプログラムでたくさんの対数計算を使わなければなりません。対数ベースに関しては、手順は特定ではありません。フックの下におそらく他のすべての基底aがlog_a(x) = log_n(x)/log_n(a)に変換されるので、基底n（2？10？e？）がPython 3.5 mathモジュールで他のものより速いとすれば、私は疑問に思っていました。または、すべてのベースがCライブラリを使用して同じ方

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データフレームにログ関数を適用する

ログ変換を適用して、Rのデータフレーム内の値を変更しようとしています。私のデータフレームは数値で構成されています。この機能を適用すると、すべてがうまく動作します（つまり、20列と20行のデータフレームが20列と20行の新しいデータフレームとして返されます）。0120私はこの機能でゼロ値を説明するためにしようとしたときしかし、（私が知っている、それはおそらくだ醜い機能）： log4Zero <-

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Oxyplot：対数幹プロットは逆さまです

私は対数yスケールの幹プロットで1024値を視覚化したいと思います。リニアスケールでは正常に動作しますが、対数スケールではグラフが奇妙に見えます。私のコードや、oxyplotにバグはありますか？マイステムプロットは、次のようになります。 var plotModel = new PlotModel { Title = "Stem Plot" }; plotModel.Axes.C

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log10平均とlog10標準偏差が与えられたlognormal乱数を得る

log10平均とlog10の標準偏差はlog-normalの分布となります。私はこの対数正規分布から乱数を得たいと思う。この関数の入力はの平均値と標準のディストリビューションの平均値と標準値ですが、numpy.random.lognormalでこれを行うことはできますか？また、関数から戻ってくる乱数は、log10、natural log、regularのいずれになりますか？

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cvc4の実数の対数/指数

対数や指数を含む実数の式のモデルを提供できるソルバーを探しています。 cvc4は、実数の対数または指数を含む関数を処理できますか？同様に、cvc4は定数eを表現できますか？ this questionによると、Z3は私を助けていない一定の指数を、処理することができます。 This questionは、整数の対数しか問いません。

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ニューラルネットワークを使った近似対数関数

私は、ニューラルネットワークを使って、ドメインのログ関数を1から100まで近似しようとしています。私はソフトウェアとしてtensorflowを使用します。結果は私が期待したほど良くはないので、なぜそれを理解したいのですか？私は、次のコードを使用： import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt