python代码实现对二维数组里的数求对数然后输出为二维数组

以下是一个示例代码，可以实现对二维数组中的每个数求对数，并将结果存储在新的二维数组中：

import math

# 定义原始的二维数组
arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

# 定义用于存储结果的新的二维数组
log_arr = []

# 遍历原始数组中的每个数
for row in arr:
    log_row = []
    for num in row:
        log_row.append(math.log(num))
    log_arr.append(log_row)

# 输出结果
print(log_arr)

输出结果为：

[[0.0, 0.6931471805599453, 1.0986122886681098], [1.3862943611198906, 1.6094379124341003, 1.791759469228055], [1.9459101490553132, 2.0794415416798357, 2.1972245773362196]]

在这个示例代码中，我们使用了Python内置的 `math` 模块来计算每个数的自然对数。我们首先定义了原始的二维数组 `arr`，然后使用两个嵌套的for循环遍历每个数，并将结果存储在新的二维数组 `log_arr` 中。 最后，我们输出结果。

相关问题

python创建一个一维数组和二维数组

在Python中创建一维数组和二维数组可以使用列表（list）数据类型。列表是一种可变的序列类型，可以包含多个元素，其中的元素可以是不同类型的，包括其他列表。

一维数组通常就是一个列表，例如：

# 创建一个一维数组（列表）
one_dimensional_array = [1, 2, 3, 4, 5]

二维数组可以看作是列表的列表，即列表中的每个元素本身也是一个列表，这样的结构可以用来表示矩阵或表格数据。例如：

# 创建一个二维数组（列表的列表）
two_dimensional_array = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

Python中还有一种名为NumPy的库，它提供了强大的数组对象，并且对数组操作进行了优化，尤其是对于多维数组，使用NumPy创建和操作数组会更加高效和方便。

使用NumPy创建一维和二维数组的示例如下：

import numpy as np

# 创建一个一维数组
one_dimensional_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 创建一个二维数组
two_dimensional_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

python如何自定义生成二维数组

您好，我可以回答您的问题。要自定义生成一个二维数组，您可以使用以下代码：

# 定义二维数组的行和列
rows = 4
cols = 3

# 初始化二维数组
my_array = [[0 for col in range(cols)] for row in range(rows)]

# 对数组元素进行赋值
for i in range(rows):
   for j in range(cols):
       my_array[i][j] = i * j

# 打印二维数组
for row in my_array:
   print(row)

以上代码中，我们首先定义了二维数组的行和列，然后使用嵌套的列表推导式来初始化数组，并对数组元素进行赋值。最后，使用两个 for 循环遍历打印数组。