NumPy — это сторонняя библиотека для языка Python, добавляющая поддержку больших многомерных массивов и матриц, а также выполнение множество высокоуровневых математических функций на этих массивах.
Что такое функция np.log2() в Python?
np.log2() в Python — это математическая функция, которая помогает пользователю вычислить логарифм по основанию 2 для x, где x принадлежит всем элементам входного массива. Функция numpy log2() принимает два параметра и возвращает массив натуральных логарифмов, основание которого равно 2.
Функция np.log2() используется для получения натурального логарифма любого объекта или массива.
Синтаксис
|
1 |
numpy.log2(array[, out] = ufunc ‘log2’) |
Параметры
Функция log2() может принимать до двух основных аргументов:
- array: это входной массив или объект, логарифм которого вычисляется.
- out: позиция, в которой хранится результат, это необязательное поле. Если она задана, то должна иметь форму, в которую передаются входные данные. Если не указана или None, возвращается только что выделенный список. Кортеж должен иметь ту же длину, что и количество выходов (возможно только в качестве аргумента ключевого слова).
Возвращаемое значение
Функция log2() возвращает массив натуральных логарифмов заданных элементов массива, где основание равно 2.
Программа для демонстрации работы numpy.log()
См. следующий код.
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 |
# Program to show working of numpy.log # Importing numpy import numpy as np # We will create an 1D array arr = np.array([4, 14, 10, 63, 11, 4, 64]) # Printing the array print("The array is: ", arr) # Shape of the array print("Shape of the array is : ", np.shape(arr)) # Calculating natural log of value arr[i]+1 out = np.log2(arr) print("Natural logarithm of the given array of base 2 is ") print(out) |
Выход
|
1 2 3 4 5 |
The array is: [ 4 14 10 63 11 4 64] Shape of the array is : (7,) Natural logarithm of the given array of base 2 is [2. 3.80735492 3.32192809 5.97727992 3.45943162 2. 6. ] |
Объяснение
В этой программе мы сначала объявили массив формы 7, и напечатали массив. Затем мы вызвали numpy.log2() для вычисления натурального логарифма элементов данного массива.
Графическое представление log2()
См. следующий код.
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 |
# Program to show Graphical representation # Importing numpy import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # We will create an 1D array arr = np.array([40, 2.4, 14, 63, 1.2, 1, 4]) # Printing the array print("The array is: ", arr) # Shape of the array print("Shape of the array is : ", np.shape(arr)) # Calculating natural log of value arr[i]+1 out = np.log2(arr) print("Natural logarithm of the given array of base 2 is ") print(out) # Ploting of original array in Graph # Color will be in Green plt.plot(arr, arr, color='green', marker='x') # Ploting of natural log array in Graph # Color will be in blue plt.plot(out, arr, color='blue', marker='o') # Showing the Graphical represntation plt.title("numpy.log2()") plt.xlabel("Natural Log Array") plt.ylabel("Original Array") plt.show() |
Выход
|
1 2 3 4 5 |
The array is: [40. 2.4 14. 63. 1.2 1. 4. ] Shape of the array is : (7,) Natural logarithm of the given array of base 2 is [5.32192809 1.26303441 3.80735492 5.97727992 0.26303441 0. 2. ] |
Объяснение
В этой программе мы сначала объявили массив формы 7; и напечатали массив, в котором элементы массива имеют тип данных float. Затем мы вызвали numpy.log2() для вычисления натурального логарифма элементов данного массива.
После этого мы нанесли исходный массив на двумерный график, который указывает на использование зеленой линии. Затем, наконец, мы построили массив out, который мы получили после нахождения натурального логарифма, который показан с помощью синей линии.
