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    Python中求对数方法总结

    Python中Math库和Python库都具备求对数的函数。 import numpy as np import math 1....Numpy库 1.1 求以e、2、10为底的对数 函数 功能 np.log(x) 以e为底的对数(自然对数) np.log10(x) 以10为底的对数 np.log2(x) 以2为底的对数 np.log1p...1.2 求以任意数为底的对数 在Numpy中以任意数为底的对数需要用到换底公式: ? 例如:以3为底,5的对数 ? 代码写出来为: np.log(5)/np.log(3) 2....Math库 2.1 求以e、2、10为底的对数 与Numpy中的用法完全一样 函数 功能 math.log(x) 以e为底的对数(自然对数) math.log10(x) 以10为底的对数 math.log2...到此这篇关于Python中求对数方法总结的文章就介绍到这了,更多相关Python对数 内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

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    Python使用zlib对数据进行简单压

    Python对数据进行简单压缩处理 在Python丰富的库中,也有着对数据进行压缩处理的库(zlib)。对于需要数据压缩的应用程序,此模块中的功能允许使用zlib库进行压缩和解压缩。...(本文只对简单的字符串数据进行压缩,如需压缩文件等复杂数据类型,详见zlib官网进行更详细的学习) Python3的字符串类型为Unicode,而非字节。...对压缩后的字节数据进行解压缩,通过zlib.decompress()方法解压缩字节数据,再将字节数据解码为Unicode字符串 在这里我们将Python之禅进行压缩和解压缩处理 import zlib...import this def main(): python_zen = this.s # 获取Python之禅的Unicode字符串 com_bytes = zlib.compress...example06.py The Zen of Python, by Tim Peters Beautiful is better than ugly.

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    精度,单精度和半精度

    常用的浮点数有双精度和单精度。除此之外,还有一种叫半精度的东东。 双精度64位,单精度32位,半精度自然是16位了。...半精度是英伟达在2002年搞出来的,双精度和单精度是为了计算,而半精度更多是为了降低数据传输和存储成本。...很多场景对于精度要求也没那么高,例如分布式深度学习里面,如果用半精度的话,比起单精度来可以节省一半传输成本。考虑到深度学习的模型可能会有几亿个参数,使用半精度传输还是非常有价值的。...比较下几种浮点数的layout: 双精度浮点数: ? 单精度浮点数: ? 半精度浮点数: ? 它们都分成3部分,符号位,指数和尾数。...不同精度只不过是指数位和尾数位的长度不一样。

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    Python】字符串 ④ ( Python 浮点数精度控制 | 控制数字的宽度和精度 )

    文章目录 一、Python 字符串格式化 1、浮点数精度问题 2、浮点数精度控制 一、Python 字符串格式化 ---- 1、浮点数精度问题 在上一篇博客 【Python】字符串 ③ ( Python...使用 辅助符号 " m.n " 可以控制数据的 宽度 和 精度 ; m 用于控制宽度 , 如果 设置的 宽度 小于 数字本身的宽度 , 该设置不生效 ; n 用于控制小数点的精度 , 最后一位会进行四舍五入...][空格]1.00 , 前面加了 3 个空格 , 构成 7 位 ; 设置精度 : %.3f 用于设置小数点后 3 位精度 , 数字的宽度有几位不进行限定 ; 1 打印时为 1.000 ; 代码示例...: # 数字精度控制 num = 1 # 设置宽度 print("数字 1 宽度 5 : %5d" % num) num = 1.01 # 设置 宽度 + 精度 print("数字 1.01 宽度...数字 1.01 精度 1: 1.0

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    对数变换

    cv2.imshow("original",o) logc=copy.deepcopy(o) rows=o.shape[0] cols=o.shape[1] for i in range(rows):#对数变换...对数变换应用在增强图像的暗部细节,从而用来扩展被压缩的高值图像中的较暗像素。对数变换实现了扩展低灰度值而压缩高灰度值的效果,被广泛地应用于频谱图像的显示中。...一个典型的应用是傅立叶频谱,其动态范围可能宽达0~106直接显示频谱时,图像显示设备的动态范围往往不能满足要求,从而丢失大量的暗部细节;而在使用对数变换之后,图像的动态范围被合理地非线性压缩,从而可以清晰地显示...对数变换的一般形式为: s=T(r)=c*log(1+r) 其中,r为原始图像灰度值,c为尺度比较常数,s为对数变换后的目标灰度值。...例子: 由于对数曲线在像素值较低的区域斜率大,在像素值较高的区域斜率较小,所以图像经过对数变换后,较暗区域的对比度将有所提升。

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