База журналов Numpy 2

Baza Zurnalov Numpy 2

Библиотека Python под названием NumPy, что означает Numerical Python, используется для работы с массивами и используется для числовых вычислений. Функция NumPy log() — это математическая функция, которая выполняет операции с натуральным логарифмом в Python. Натуральный логарифм является обратной экспоненциальной функцией «exp()» входных элементов заданного массива, что будет понятно из этой формулы log(exp(x))=x.NumPy log2(). Эта функция позволяет найти логарифм данного массива по основанию 2.

Синтаксис:

Имя_функции. журнал2 ( Икс )

Здесь мы использовали np в качестве имени функции.







np.log2 (х)

Имя_функции определяется, когда мы импортируем библиотеку NumPy. Внутри функции журнала мы предоставляем значение NumPy или массив элементов.



Импорт библиотеки

Всякий раз, когда мы используем какую-либо функцию какой-либо библиотеки, прежде чем использовать эту конкретную функцию в коде, мы должны импортировать соответствующую библиотеку, иначе мы не сможем использовать функции этой библиотеки. Чтобы использовать функции NumPy, необходимо импортировать модуль NumPy. Это позволит нам использовать все функции NumPy в коде.



импорт пустышка в качестве имя_функции

Допустим, здесь np — это имя функции.





импорт пустышка в качестве например

«np» — это имя функции, мы можем использовать любое имя, но большинство профессионалов используют «np» в качестве имени функции, чтобы сделать ее простой и понятной. С этим именем функции мы можем использовать любую функцию библиотеки NumPy в коде.

NumPy Log Base 2 целого числа

Теперь, чтобы объяснить, как мы можем использовать функции журнала NumPy с основанием 2 в коде с целочисленным значением, посмотрите на пример кода ниже.



Во-первых, интегрируйте библиотеку NumPy для запуска математических функций NumPy. Затем присвойте значение переменной. Здесь используется переменная «число». Переменной «число» было присвоено целочисленное значение 10. Теперь мы найдем логарифм по основанию 2 целого числа. Используйте функцию журнала NumPy base 2, которая называется np.log2(). Здесь «np» — это имя функции. Благодаря этому мы импортируем функции NumPy. В скобках log2 напишите имя переменной, которое мы использовали выше. Затем сохраните вывод функции в переменной с именем output. После этого используйте оператор печати, чтобы показать вывод.

Результат показан ниже. Сначала оператор печати напечатает сообщение, а затем отобразит результат, который мы вычислили с помощью np.log2().

NumPy Log Base 2 числа с плавающей запятой

Чтобы найти журнал значений с плавающей запятой с помощью функции np.log2(), следующий код объясняет все, что нам нужно понять.

В этом случае мы используем плавающее значение. Первый шаг — импортировать библиотеку и дать ей имя функции, которое будет использоваться при вызове функции NumPy. Используйте имя переменной, чтобы присвоить значение с плавающей запятой. Здесь имя переменной — «значение», и ей присвоено значение 178,90. Чтобы найти логарифм по основанию 2 плавающего значения, нам нужно вызвать математическую функцию журнала «np.log2()». «np» — это имя функции, которое мы использовали при импорте библиотеки NumPy. Функция log2() применяется для поиска журнала определенного значения. Теперь объявите еще одну переменную output, чтобы сохранить результат функции log2(). Чтобы напечатать сообщение и результирующее значение на экране, используйте функцию print().

Вывод вышеупомянутого кода виден здесь. np.log2() вычисляет журнал заданного значения, а затем отображает его с помощью метода печати.

NumPy Log Base 2 одномерного массива

Вот пример, который объясняет, как мы можем использовать функцию NumPy np.log2() с массивами. Найти журнал одномерного массива довольно просто, как описано ниже в программе.

Первый шаг — интегрировать модуль с помощью оператора import NumPy as np. «np» — это имя функции, которое используется всякий раз, когда мы вызываем функцию NumPy, нам нужно использовать это имя функции. Это имя функции укажет компилятору перейти к библиотеке NumPy и получить указанную функцию. После этого мы должны определить элементы одномерного массива. Инициализируйте переменную, а затем сохраните в ней массив. Мы можем определить массив с помощью функции np.array(). Здесь мы определили массив с именем «arr_1» и присвоили ему целочисленные значения. Затем используйте оператор печати, чтобы отобразить сообщение и отобразить массив, просто поместив имя переменной «arr_1» в функцию print(). Мы используем функцию np.log2() для получения журнала одномерного массива. . Опять же, определите новую переменную «результат», чтобы хранить в ней выходные данные функции журнала. Распечатайте массив с сообщением. Функция журнала автоматически найдет журнал всего массива.

На выходе сначала отображается сообщение «Массив есть», а затем отображается массив, который мы определили в переменной «arr_1». np.log2() вычисляет журнал требуемого массива и отображает результат.

NumPy Log Base 2 двумерного массива

Работать с двумерным массивом легко, но нам нужно понять, как он работает, и его правильный метод.

В этом коде сначала импортируйте библиотеку Python NumPy. Затем определите элементы двумерного массива. Инициализированный здесь массив — «array_0». Этот двумерный массив имеет одну строку с целыми значениями, а другая строка содержит значения с плавающей запятой. Затем отобразите массив с помощью оператора печати. После этого вызовите np.log2() для вычисления журнала 2 определенного двумерного массива. Теперь сохраните это вычисленное значение в переменной «выход», чтобы, если мы хотим использовать это результирующее значение в любом месте кода или для отображения, мы могли бы использовать его через имя переменной «выход».

Результат показывает массив, который мы инициализировали. С сообщением он отображает рассчитанный журнал по основанию 2 двумерного массива.

Вывод

В этой статье мы обсудили, как мы можем использовать функцию log base 2, которая является математической функцией библиотеки NumPy. Мы подробно рассмотрели, как используется эта функция и какие библиотеки нам нужно импортировать в код. Всякий раз, когда нам нужно найти журнал по основанию 2 в Python, просто импортируйте библиотеку и используйте функцию np.log2(). Мы также вычислили логарифмическую базу 2 для различных значений, одномерного массива и двумерного массива, вызвав метод np.log2().