python中numpy.log的用法

在Python中使用NumPy库的log函数的方法是：首先导入NumPy库，然后调用log函数并传入需要进行自然对数操作的数组或数字作为参数即可。例如：import numpy as np, x = np.array([1, 2, 3]), y = np.log(x)。

相关问题

发生异常: AttributeError 'numpy.ndarray' object has no attribute 'append' File "C:\Users\lenovo\Desktop\实习\python\打开一堆txt.py", line 41, in <module> size_LNCAP.append(math.log(price_close*share_totala)) ^^^^^^^^^^^^^^^^^ AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'append'

这个错误是因为 numpy 数组对象（ndarray）没有 `append` 方法。在你的代码中，你尝试在 `size_LNCAP` 数组上使用 `append` 方法，但是 numpy 数组不支持直接的动态添加元素操作。

要解决这个问题，你可以考虑使用 numpy 提供的函数或方法来操作数组，而不是使用 `append` 方法。以下是一些常用的 numpy 数组操作方法：

1. 使用 numpy 的 `concatenate` 函数来连接数组：

size_LNCAP = np.concatenate((size_LNCAP, [math.log(price_close*share_totala)]))

2. 使用 numpy 的 `append` 函数来添加元素，并返回一个新的数组：

size_LNCAP = np.append(size_LNCAP, math.log(price_close*share_totala))

请根据你的需求选择适合的方法来操作 numpy 数组。记得在使用这些方法之前，确保 `size_LNCAP` 是一个有效的 numpy 数组对象。

python中np.fft.fftshift用法

引用中的示例代码展示了使用numpy库中的fftshift函数进行傅里叶变换的过程。具体使用方法如下：

1. 导入numpy库：import numpy as np
2. 定义一个输入图像img：img = cv.imread('../head_g.jpg', 0)
3. 执行傅里叶变换：f = np.fft.fft2(img)
4. 对变换结果进行频率移动：fshift = np.fft.fftshift(f)
5. 计算傅里叶变换结果的幅度谱：res = np.log(np.abs(fshift))
6. 使用ifftshift函数进行逆变换的频率移动：ishift = np.fft.ifftshift(fshift)
7. 执行傅里叶逆变换：iimg = np.fft.ifft2(ishift)
8. 计算逆变换结果的绝对值：iimg = np.abs(iimg)

这样就得到了傅里叶变换和逆变换的结果。通过plt.subplot和plt.imshow函数可以将原始图像、傅里叶变换结果和逆变换结果显示出来。中的示例代码展示了使用cv库和numpy库实现图像傅里叶变换及反变换的过程，其中也包括了使用np.fft.fftshift函数进行频率移动的步骤。具体使用方法与中的示例代码类似，可以参考中的代码进行使用。