logarithm

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我想在對數 - 對數刻度上生成直方圖。我使用R 2.15.2。繼後Histogram with Logarithmic Scale 我最少的代碼示例如下： a <- rlnorm(1000) hist.a <- hist(a, plot = FALSE) plot(hist.a$count, log = "xy") 在我的情況下，得到的直方圖有大約15最高值。然而，max(a)顯示的最高

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pyplot and semilogarithmic scale：如何繪製帶變換的圓

我想在用pyplot繪製的繪圖中有一個圓，但我需要在x軸上使用對數刻度。我做的： ax = plt.axes() point1 = plt.Circle((x,y), x, color='r',clip_on=False, transform = ax.transAxes, alpha = .5) plt.xscale('log') current_fig = pl

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正常化一個非常小的雙數字（可能性）的列表

我正在寫一個算法，其中給定一個模型，我計算數據集列表的可能性，然後需要將每個可能性歸一化（概率）。所以像[0.00043，0.00004，0.00321]這樣的東西可能會被轉換爲[0.2,0.03,0.77]。我的問題是，我正在使用的日誌可能性非常小（例如，在日誌空間中，值類似-269647.432，-231444.981等）。在我的C++代碼中，當我嘗試添加其中兩個（通過指數）我得到一個「In

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perl中對數正態分佈的隨機值

我想隨機從對數正態分佈中挑選數字，我可以定義自己。我想爲此使用perl。對此，可能有一個非常簡單的解決方案，只使用幾行代碼，但我現在找不到任何東西，當我試着去思考它時，我的想法陷入了某個地方......所以，我會很感激任何形式的幫助。在此先感謝。

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使用對數

我正在嘗試根據特定付款金額（高於正常金額）解決貸款剩餘時間的等式。的公式爲： nRemaining = ((-log(1-(interestRate/12) * value2/value3))/(log (1+ (interestRate/12)))); 現在很明顯，這是不行的，因爲我不知道該如何輸入對數。

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增長率log（log * n）和log *（log n）哪個更快？

當n變大時，log *（log n）和log（log * n）這兩個函數的速度會更快嗎？這裏，日誌*函數定義的重對數，在這裏：我懷疑這些是相同的，只是有不同的寫法，但它們之間有什麼區別嗎？

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帶或不帶括號的邏輯方程是正確的？

我編碼邏輯函數在功能上寫着：我們計算的事件發生，我一直使用的％的機會： e^x/1+e^x 現在我的回答變化顯著取決於如果我使用： e^x/1+e^x或e^x/(1+(e^x)) 這兩個哪一個是正確的？感謝 HYFLEX

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截斷的二進制對數

我對這個問題有疑問，任何幫助都會很棒！編寫一個程序，該程序將一個整數N作爲參數並打印出其截斷的二進制對數[log2 N]。提示：的log 2 N] = 1的最大整數`這樣 2 ^升< = N. 我得到了這麼多下來： int N = Integer.parseInt(args[0]); double l = Math.log(N)/Math.log(2); double a

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在Java

倍增一個int LGN倍我需要測試如果開始時的整數= 1的事實，並加倍登錄N（到基部2）倍，就得到N個我想我會寫一些Java代碼的..不過呢，這是我得到 public class Log2NDoubling { public static void main(String[] args) { int s = 1; int N = 10; do

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如何在一系列n * 0.1（Python）中找到最接近反對數（10base）的每個整數

在我的算法中，我想評估當前整數n是否恰好最接近反對數0.1的正倍數，所以0.1,1.0,1.1,7.9,21.5等。反對？反對數（x）= 10 X 我發現一個在線計算器，在這裏找到了反對數：http://ncalculators.com/number-conversion/anti-log-logarithm-calculator.htm但無處我能找到的任何其他編程語言在Python這樣做的任