Numpy Log Base 2

Eine Python -Bibliothek namens Numpy, die für numerische Python steht, wird verwendet, um mit Arrays zu arbeiten und für das numerische Computer verwendet wird. Numpy Log () -Funktion ist eine mathematische Funktion, die natürliche logarithmische Operationen in Python ausführt. Der natürliche Logarithmus ist eine Umkehrung der exponentiellen Funktion 'exp ()' von Eingabelementen des angegebenen Arrays, die aus diesem Formel log (exp (x)) = x klar sind.Numpy Log2 (). Mit dieser Funktion ermöglicht das Finden des Protokolls des angegebenen Arrays nach Basis 2.

Syntax:

Funktionsname.log2 (x)

Hier haben wir NP als Funktionsname verwendet.

np.log2 (x)

Funktion_Name wird definiert, wenn wir die Numpy -Bibliothek importieren. In der Protokollfunktion geben wir einen numpigen Wert oder eine Reihe von Elementen an.

Bibliothek importieren

Immer wenn wir eine Funktion einer Bibliothek verwenden, bevor wir diese spezifische Funktion im Code verwenden, müssen wir die entsprechende Bibliothek importieren. Andernfalls können wir keine Funktionen dieser Bibliothek verwenden. Um die Numpy -Funktionen zu verwenden, muss das Numpy -Modul importiert werden. Auf diese Weise können wir alle Numpy -Funktionen im Code verwenden.

Importieren Sie Numpy als Funktion_Name

Sagen wir hier, NP ist der Funktionsname.

Numph als NP importieren

Das 'NP' ist der Name der Funktion, wir können einen beliebigen Namen verwenden, aber die meisten Fachleute verwenden 'NP' als Funktionsname, um ihn einfach und leicht verständlich zu machen. Mit diesem Funktionsnamen können wir jede Funktion der Numpy -Bibliothek im Code verwenden.

Numpy Log Base 2 einer Ganzzahlnummer

Um zu erklären, wie wir Numpy Log Base 2 -Funktionen im Code mit einem Ganzzahlwert verwenden können, sehen Sie sich den folgenden Beispielcode an.

Integrieren Sie zunächst die Numpy -Bibliothek, um die numpy mathematischen Funktionen auszuführen. Weisen Sie dann den Wert der Variablen zu. Die hier verwendete Variable ist 'Nummer'. Die Variable „Zahl“ wurde mit dem Ganzzahlwert von 10 gegeben. Jetzt finden wir das Protokoll zu Basis 2 einer Ganzzahl. Verwenden Sie die Numpy Log Base 2 -Funktion 2, die NP ist.log2 (). Hier ist das 'NP' der Funktionsname. Dadurch importieren wir Numpy -Funktionen. Schreiben Sie in der LOG2 -Klammung den oben verwendeten variablen Namen. Speichern Sie dann die Ausgabe der Funktion in einer Variablen mit dem Namen "Ausgabe". Verwenden Sie danach eine Druckanweisung, um die Ausgabe anzuzeigen.

Das Ergebnis ist unten gezeigt. Zuerst druckt die Druckanweisung die Nachricht und zeigt dann das Ergebnis an, das wir über NP berechnet haben.log2 ().

Numpy Log Base 2 einer schwebenden Punktzahl

Um ein Protokoll des schwimmenden Punktwerts zu finden, indem Sie die Funktion NP verwenden.log2 () erklärt der nachfolgende Code alles, was wir verstehen müssen.

In diesem Fall verwenden wir den schwebenden Wert. Der erste Schritt besteht darin, die Bibliothek zu importieren und ihnen einen Funktionsnamen zu geben, der verwendet wird, wenn wir eine Numpy -Funktion aufrufen. Verwenden Sie einen variablen Namen, um einen schwimmenden Punktwert zuzuweisen. Hier ist der variable Name "Wert" und er wird ein Wert von 178 zugewiesen.90. Um den Logarithmus zu Basis 2 des schwebenden Werts zu finden.log2 () '. Das 'NP' ist der Funktionsname, den wir beim Importieren der Numpy -Bibliothek verwendet haben. Die Funktion log2 () wird angewendet, um das Protokoll des definierten Werts zu finden. Deklarieren Sie nun eine andere Variable "Ausgabe", um das Ergebnis der Funktion log2 () zu speichern. Verwenden Sie die Funktion Print (), um die Nachricht und den resultierenden Wert auf dem Bildschirm zu drucken, die Funktion print ().

Die Ausgabe des oben genannten Code ist hier zu sehen. Der NP.log2 () berechnete das Protokoll des angegebenen Wertes und wird dann mit der Druckmethode angezeigt.

Numpy Log Base 2 eines 1D -Arrays

Hier ist ein Beispiel, das erklärt, wie wir die Numpy -Funktion NP verwenden können.log2 () mit Arrays. Es ist recht einfach, das Protokoll eines eindimensionalen Arrays zu finden, wie unten im Programm erläutert.

Der erste Schritt besteht. Das 'NP' ist der Funktionsname, der verwendet wird, wenn wir eine Numpy -Funktion aufrufen. Wir müssen diesen Funktionsnamen verwenden. Dieser Funktionsname teilt dem Compiler an, in die Numpy -Bibliothek zu gehen und eine bestimmte Funktion zu erhalten. Danach müssen wir die Elemente des eindimensionalen Arrays definieren. Initialisieren Sie eine Variable und speichern Sie das Array darin. Wir können ein Array mit dem NP definieren.array () Funktion. Hier haben wir ein Array mit dem Namen "arr_1" definiert und Ganzzahlwerte zugewiesen. Verwenden Sie dann die Print -Anweisung, um die Nachricht anzuzeigen und das Array anzuzeigen, indem Sie einfach den Variablennamen 'arr_1' in der Funktion print () einfügen. Wir verwenden die NP.LOG2 () -Funktion, um das Protokoll des 1D -Arrays abzurufen. Definieren Sie erneut eine neue Variable "Ergebnis", um die Ausgabe der darin enthaltenen Protokollfunktion zu speichern. Drucken Sie das Array mit einer Nachricht aus. Die Protokollfunktion findet automatisch das Protokoll des gesamten Arrays.

Die Ausgabe zeigt zuerst eine Meldung 'Das Array ist' und dann das Array, das wir in der Variablen 'arr_1' definiert haben, angezeigt. Der NP.log2 () berechnen Sie das Protokoll des erforderlichen Arrays und zeigt das Ergebnis an.

Numpy Log Base 2 eines 2D -Arrays

Die Arbeit mit einem zweidimensionalen Array ist einfach, aber wir müssen verstehen, wie es funktioniert und wie es richtig ist.

Importieren Sie in diesem Code zuerst die Numpy -Bibliothek von Python. Definieren Sie dann Elemente des zweidimensionalen Arrays. Das hier initialisierte Array ist 'Array_0'. Dieses 2D -Array hat eine Zeile mit ganzzahligen Werten und die andere Zeile enthält die schwimmenden Punktwerte. Zeigen Sie dann das Array mithilfe einer Druckanweisung an. Danach rufen Sie den NP an.log2 (), um das Protokoll 2 des definierten 2D -Arrays zu berechnen. Speichern Sie nun diesen berechneten Wert in der Variablen "Ausgabe", sodass wir diesen resultierenden Wert überall im Code verwenden oder anhand des Variablennamens "Ausgabe" verwenden können.

Das Ergebnis zeigt das von uns initialisierte Array. Mit einer Nachricht wird das berechnete Protokoll an der Basis 2 des 2D -Arrays angezeigt.

Abschluss

In diesem Artikel haben wir diskutiert, wie wir die Log Base 2 -Funktion 2 nutzen können, die eine mathematische Funktion der Numpy -Bibliothek ist. Wir haben uns mit dem Detail der Verwendung dieser Funktion befasst und welche Bibliotheken wir in den Code importieren müssen. Wann immer wir das Protokoll auf Basis 2 in Python finden müssen, importieren Sie einfach die Bibliothek und verwenden Sie die Funktion np.log2 (). Wir haben auch die Protokollbasis 2 verschiedener Werte, 1D -Array und 2D -Array berechnet, indem wir den NP aufgerufen haben.log2 () Methode.