在python中，若要表示自然对数（以e为底的对数），可以使用math库中的log函数。log函数的默认底数为e，因此输入log(x)即可求出以e为底数的对数。
若要表示以其他底数的对数，可以通过变换底数公式进行转化，即log_a(x) = log_b(x) / log_b(a)，其中a和b为任意正实数。
因此，要表示以lnx为底数的对数，可以使用log(x)/log(e)，即log(x)。也就是说，lnx在python中可以直接用log(x)来表示。
在Python中，可以使用以下方式来输入和输出一维数组：
输入一维数组：
python
复制
# 输入一维数组
arr = list(map(int, input().split()))
print(arr)
输出一维数组：
python
复制
# 输出一维数组
arr = [1, 2, 3, 4, 5]
print(arr)
在输入一维数组时，使用 input() 函数获取用户输入的字符串，然后使用 split() 方法将其分割成多个子字符串，并使用 map() 函数将每个子字符串转换为整数类型，最后将它们存储在一个列表中。
在输出一维数组时，直接将数组作为参数传递给 print() 函数即可。
在Python中，`np`通常用作`numpy`库的别名，`numpy`是一个用于科学计算的强大库。以下是一些常见的`numpy`库的用法示例：
1. 导入`numpy`库：
```python
import numpy as np
```
2. 创建数组：
```python
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
```
3. 数组操作：
- 访问数组元素：
```python
print(arr[0]) # 输出数组的第一个元素
```
- 数组切片：
```python
print(arr[1:4]) # 输出数组的第二个到第四个元素
```
- 数组形状操作：
```python
print(arr.shape) # 输出数组的形状
```
4. 数学运算：
- 数组运算：
```python
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
result = arr1 + arr2 # 数组对应元素相加
print(result)
```
- 数学函数：
```python
# 计算数组的平均值
mean_value = np.mean(arr)
print(mean_value)
```
5. 随机数生成：
```python
# 生成一个形状为(2, 3)的随机数组
random_arr = np.random.rand(2, 3)
print(random_arr)
```
这些只是`numpy`库的一些基本用法示例，`numpy`还有很多其他功能和函数可供使用。可以通过查阅`numpy`的官方文档来获取更详细的信息和使用方法。