Der einfachste Weg, Arrays in Python zu verketten, ist die Verwendung der Funktion numpy.concatenate, die die folgende Syntax verwendet:
numpy.concatenate((a1, a2, ….), axis = 0)
wo:
- a1, a2 …: Die …
Der Antilog einer Zahl ist die Umkehrung des Logarithmus einer Zahl.
Wenn Sie also den Logarithmus einer Zahl berechnen, können Sie den Antilog verwenden, um die ursprüngliche Zahl zurückzubekommen.
Angenommen, wir beginnen mit der Zahl 7. Wenn wir den Logarithmus (Basis 10) von 7 nehmen, erhalten wir 0,845:
log 10 (7) = .845
Den Antilog (Basis 10) des Wertes 0,845 erhält man, indem man 10 hoch 0,845 nimmt:
log10,845 = 7
Das Antilog erlaubte uns, die ursprüngliche Nummer zurückzubekommen.
Die folgende Tabelle zeigt, wie Sie den Antilog von Werten in Excel nach ihrer Basis berechnen:
Base | Number | Log | Antilog |
---|---|---|---|
x | y | =LOG(y, x) | =x^y |
e | y | =LN(y) | =exp(y) |
10 | y | =LOG10(y) | =10^y |
Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie den Antilog von Werten in Excel mit verschiedenen Werten für die Basis berechnen.
Der folgende Screenshot zeigt, wie Sie die Log-Basis 10 einer Werteliste in Excel berechnen:
Um den Antilog der Werte in Spalte B zu erhalten, müssen wir einfach die Formel \=10^Wert in Spalte C verwenden:
Indem wir den Antilog der Werte in Spalte B genommen haben, konnten wir alle Originalwerte erhalten.
Der folgende Screenshot zeigt, wie Sie den natürlichen Logarithmus einer Werteliste in Excel berechnen:
Um den Antilog der Werte in Spalte B zu erhalten, können wir die Formel \=exp(Wert) in Spalte C verwenden:
Indem wir den Antilog der Werte in Spalte B genommen haben, konnten wir alle Originalwerte erhalten.
Der folgende Screenshot zeigt, wie Sie die Log-Basis 7 einer Werteliste in Excel berechnen:
Um den Antilog der Werte in Spalte B zu erhalten, können wir die Formel \=7^Wert in Spalte C verwenden:
Indem wir den Antilog der Werte in Spalte B genommen haben, konnten wir alle Originalwerte erhalten.
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Der einfachste Weg, Arrays in Python zu verketten, ist die Verwendung der Funktion numpy.concatenate, die die folgende Syntax verwendet:
numpy.concatenate((a1, a2, ….), axis = 0)
wo:
Häufig möchten Sie möglicherweise nur die Anzahl der Zeilen in einem pandas-DataFrame zählen, die bestimmte Kriterien erfüllen.
Glücklicherweise ist dies mit der folgenden grundlegenden Syntax einfach zu bewerkstelligen:
sum(df …