Sintaxă:
Nume_funcție. log2 ( X )Aici am folosit np ca nume de funcție.
np.log2(x)
Function_name este definit atunci când importăm biblioteca NumPy. În interiorul funcției de jurnal, oferim o valoare NumPy sau o matrice de elemente.
Import Biblioteca
Ori de câte ori folosim orice funcție a oricărei biblioteci înainte de a utiliza acea funcție specifică în cod, trebuie să importam biblioteca relevantă, altfel nu vom putea folosi funcțiile acelei biblioteci. Pentru a utiliza funcțiile NumPy, modulul NumPy trebuie importat. Acest lucru ne va permite să folosim toate funcțiile NumPy din cod.
import numpy la fel de nume_funcție
Aici, să presupunem că np este numele funcției.
import numpy la fel de de exemplu.
„np” este numele funcției, putem folosi orice nume, dar majoritatea profesioniștilor folosesc „np” ca nume de funcție pentru a o face simplu și ușor de înțeles. Cu acest nume de funcție, putem utiliza orice funcție a bibliotecii NumPy din cod.
NumPy Log Baza 2 a unui număr întreg
Acum, pentru a explica cum putem folosi funcțiile de bază 2 de jurnal NumPy în codul cu o valoare întreagă, priviți exemplul de cod de mai jos.
Mai întâi, integrați biblioteca NumPy pentru a rula funcțiile matematice NumPy. Apoi, atribuiți valoarea variabilei. Variabila folosită aici este „număr”. Variabilei „număr” i s-a dat valoarea întreagă de 10. Acum, vom găsi logul la baza 2 a unui număr întreg. Utilizați funcția NumPy log baza 2 care este np.log2(). Aici, „np” este numele funcției. Prin aceasta, importăm funcții NumPy. În paranteza log2, scrieți numele variabilei pe care l-am folosit mai sus. Apoi, stocați rezultatul funcției într-o variabilă numită „ieșire”. După aceea, utilizați o instrucțiune de tipărire pentru a afișa rezultatul.
Rezultatul este prezentat mai jos. Mai întâi, instrucțiunea print va tipări mesajul și apoi va afișa rezultatul pe care l-am calculat prin np.log2().
NumPy Log Baza 2 a unui număr în virgulă mobilă
Pentru a găsi un jurnal de valoare în virgulă mobilă folosind funcția np.log2(), codul următor explică tot ce trebuie să înțelegem.
În acest caz, folosim valoarea flotantă. Primul pas este să importați biblioteca și să îi dați un nume de funcție care va fi folosit atunci când vom apela o funcție NumPy. Utilizați un nume de variabilă pentru a atribui o valoare în virgulă mobilă. Aici, numele variabilei este „valoare” și i se atribuie o valoare de 178,90. Pentru a găsi logaritmul la baza 2 a valorii plutitoare, trebuie să apelăm funcția matematică a log „np.log2()”. „np” este numele funcției pe care l-am folosit la importul bibliotecii NumPy. Funcția log2() este aplicată pentru a găsi jurnalul valorii definite. Acum, declarați o altă variabilă „ieșire” pentru a salva rezultatul funcției log2(). Pentru a imprima mesajul și valoarea rezultată pe ecran, utilizați funcția print().
Ieșirea codului menționat mai sus este văzută aici. np.log2() a calculat jurnalul valorii date și apoi este afișat folosind metoda de imprimare.
NumPy Log Baza 2 a unui tablou 1D
Iată un exemplu care explică cum putem folosi funcția NumPy np.log2() cu matrice. Este destul de simplu să găsiți jurnalul unui tablou unidimensional, așa cum este explicat mai jos în program.
Primul pas este să integrați modulul prin utilizarea instrucțiunii import NumPy ca np. „np” este numele funcției care este folosit ori de câte ori apelăm o funcție NumPy, trebuie să folosim acest nume de funcție. Acest nume de funcție va spune compilatorului să meargă la biblioteca NumPy și să obțină o funcție specificată. După aceea, trebuie să definim elementele tabloului unidimensional. Inițializați o variabilă și apoi salvați matricea în ea. Putem defini o matrice folosind funcția np.array(). Aici, am definit o matrice numită „arr_1” și am atribuit valori întregi. Apoi, utilizați instrucțiunea print pentru a afișa mesajul și pentru a afișa matricea prin simpla introducere a numelui variabilei „arr_1” în interiorul funcției print(). Utilizăm funcția np.log2() pentru a obține jurnalul matricei 1D . Din nou, definiți o nouă variabilă „rezultat” pentru a stoca rezultatul funcției de jurnal în ea. Imprimați matricea cu un mesaj. Funcția jurnal va găsi automat jurnalul întregii matrice.
Ieșirea afișează mai întâi un mesaj „Matricea este”, apoi afișează matricea pe care am definit-o în variabila „arr_1”. np.log2() calculează jurnalul matricei necesare și afișează rezultatul.
NumPy Log Baza 2 a unui tablou 2D
Lucrul cu o matrice bidimensională este ușor, dar trebuie să înțelegem cum funcționează și metoda potrivită.
În acest cod, importați mai întâi biblioteca NumPy din Python. Apoi, definiți elementele matricei bidimensionale. Matricea inițializată aici este „array_0”. Această matrice 2D are un rând cu valori întregi, iar celălalt rând conține valorile în virgulă mobilă. Apoi, afișați matricea prin utilizarea unei instrucțiuni print. După aceea, apelați np.log2() pentru a calcula logul 2 al matricei 2D definite. Acum, stocați acea valoare calculată în variabila „ieșire”, astfel încât, dacă dorim să folosim acea valoare rezultată oriunde în cod sau să o afișam, să o putem folosi prin numele variabilei „ieșire”.
Rezultatul arată matricea pe care am inițializat-o. Cu un mesaj, afișează jurnalul calculat la baza 2 a matricei 2D.
Concluzie
În acest articol, am discutat cum putem utiliza funcția de bază 2, care este o funcție matematică a bibliotecii NumPy. Am analizat în detaliu cum este utilizată această funcție și ce biblioteci trebuie să importam în cod. Ori de câte ori trebuie să găsim jurnalul la baza 2 în Python, doar importam biblioteca și folosim funcția np.log2(). De asemenea, am calculat baza de logare 2 a diferitelor valori, matrice 1D și matrice 2D apelând metoda np.log2().