¿Cómo calcular el logaritmo natural, base 10 y base 2 para todos los elementos en una array dada usando NumPy?

La función numpy.log( ) en Python devuelve el logaritmo natural de la entrada donde el logaritmo natural de un número es su logaritmo en la base de la constante matemática e, donde e es un número irracional y trascendental aproximadamente igual a 2.718281828459. 

Sintaxis: numpy.log(arr,out)

Parámetros:
arr : Valor de entrada. También puede ser una array escalar y numpy ndim.
out : una ubicación en la que se almacena el resultado. Si se proporciona, debe tener una forma a la que
transmitan las entradas. Si no se proporciona o Ninguno, se devuelve una array recién asignada.
la forma debe ser la misma que la array de entrada.

Si se proporciona un escalar a la función como entrada, la función se aplica al escalar y se devuelve un escalar. 

Ejemplo: si se proporcionó 3 como entrada, se devolverá log(3) como salida.

import numpy
  
n = 3
print("natural logarithm of {} is".format(n), numpy.log(n))
  
n = 5
print("natural logarithm of {} is".format(n), numpy.log(n))

Producción:

natural logarithm of 3 is 1.0986122886681098
natural logarithm of 5 is 1.6094379124341003

Si la entrada es una array n-dim, la función se aplica por elementos. ex- np.log([1,2,3]) es equivalente a [np.log(1),np.log(2),np.log(3)]

Ejemplo:

import numpy
  
  
arr = np.array([6, 2, 3, 4, 5])
print(numpy.log(arr))

Producción:

[1.79175947 0.69314718 1.09861229 1.38629436 1.60943791]

Funciones similares a numpy.log() :

• numpy.log2() : Para calcular logaritmos en base 2. Los parámetros de estas funciones son los mismos que numpy.log(). También se le llama logaritmo binario. El logaritmo en base 2 de y es la potencia a la que se debe elevar el número 2 para obtener el valor de y.
• numpy.log10() : Para calcular logaritmos en base 10. Los parámetros son los mismos que numpy.log(). El logaritmo en base 10 de y es la potencia a la que se debe elevar el número 10 para obtener el valor de y.

Ejemplo:

# importing numpy
import numpy
  
# natural logarithm
print("natural logarithm -")
arr = numpy.array([6, 2, 3, 4, 5])
print(numpy.log(arr))
  
# Base 2 logarithm
print("Base 2 logarithm -")
arr = numpy.array([6, 2, 3, 4, 5])
print(numpy.log2(arr))
  
# Base 10 logarithm
print("Base 10 logarithm -")
arr = numpy.array([6, 2, 3, 4, 5])
print(numpy.log10(arr))

Producción:

natural logarithm -
[1.79175947 0.69314718 1.09861229 1.38629436 1.60943791]
Base 2 logarithm -
[2.5849625  1.         1.5849625  2.         2.32192809]
Base 10 logarithm -
[0.77815125 0.30103    0.47712125 0.60205999 0.69897   ]