Numpy Log Base 2

Cú pháp:

Ở đây chúng tôi đã sử dụng np làm tên hàm.

np.log2 (x)

Tên_ hàm được định nghĩa khi chúng ta nhập thư viện NumPy. Bên trong hàm nhật ký, chúng tôi cung cấp giá trị NumPy hoặc mảng các phần tử.

Nhập thư viện

Bất cứ khi nào chúng tôi sử dụng bất kỳ chức năng nào của bất kỳ thư viện nào trước khi sử dụng chức năng cụ thể đó trong mã, chúng tôi phải nhập thư viện liên quan nếu không chúng tôi sẽ không thể sử dụng các chức năng của thư viện đó. Để sử dụng các chức năng NumPy, mô-đun NumPy phải được nhập. Điều này sẽ cho phép chúng tôi sử dụng tất cả các hàm NumPy trong mã.

Ở đây, chúng ta hãy nói np là tên hàm.

‘Np’ là tên của hàm, chúng ta có thể sử dụng bất kỳ tên nào nhưng hầu hết các chuyên gia đều sử dụng ‘np’ làm tên hàm cho đơn giản và dễ hiểu. Với tên hàm này, chúng ta có thể sử dụng bất kỳ hàm nào của thư viện NumPy trong mã.

NumPy Nhật ký Cơ sở 2 của một số nguyên

Bây giờ để giải thích cách chúng ta có thể sử dụng hàm NumPy log base 2 trong mã với giá trị nguyên, hãy xem đoạn mã ví dụ bên dưới.

Đầu tiên, tích hợp thư viện NumPy để chạy các hàm toán học NumPy. Sau đó, gán giá trị cho biến. Biến được sử dụng ở đây là 'number'. Biến “number” đã được cho giá trị nguyên là 10. Bây giờ, chúng ta sẽ tìm nhật ký cho cơ số 2 của một số nguyên. Sử dụng hàm NumPy log cơ số 2 là np.log2 (). Ở đây, ‘np’ là tên hàm. Thông qua đó, chúng tôi đang nhập các hàm NumPy. Trong dấu ngoặc đơn log2, hãy viết tên biến mà chúng ta đã sử dụng ở trên. Sau đó, lưu trữ đầu ra của hàm trong một biến có tên là 'đầu ra'. Sau đó, sử dụng một câu lệnh in để hiển thị đầu ra.

Kết quả được hiển thị bên dưới. Đầu tiên, câu lệnh print sẽ in ra thông báo và sau đó hiển thị kết quả mà chúng ta đã tính được thông qua np.log2 ().

Cơ sở nhật ký NumPy 2 của một số dấu phẩy động

Để tìm nhật ký giá trị dấu phẩy động bằng cách sử dụng hàm np.log2 (), mã kế tiếp giải thích mọi thứ chúng ta cần hiểu.

Trong trường hợp này, chúng tôi sử dụng giá trị động. Bước đầu tiên là nhập thư viện và đặt cho nó một tên hàm sẽ được sử dụng khi chúng ta gọi một hàm NumPy. Sử dụng tên biến để gán giá trị dấu phẩy động. Ở đây, tên biến là ‘value’ và nó được gán giá trị là 178.90. Để tìm logarit đến cơ số 2 của giá trị động, chúng ta cần gọi hàm toán học của log ‘np.log2 ()’. ‘Np’ là tên hàm mà chúng tôi đã sử dụng khi nhập thư viện NumPy. Hàm log2 () được áp dụng để tìm nhật ký của giá trị được xác định. Bây giờ, hãy khai báo một biến khác ‘output’ để lưu kết quả của hàm log2 (). Để in thông báo và giá trị kết quả trên màn hình, hãy sử dụng hàm print ().

Đầu ra của mã nói trên được xem ở đây. Np.log2 () đã tính toán nhật ký của giá trị đã cho và sau đó được hiển thị bằng cách sử dụng phương thức in.

Cơ sở nhật ký NumPy 2 của Mảng 1D

Đây là một ví dụ giải thích cách chúng ta có thể sử dụng hàm NumPy np.log2 () với mảng. Khá đơn giản để tìm nhật ký của mảng một chiều như được giải thích bên dưới trong chương trình.

Bước đầu tiên là tích hợp mô-đun bằng cách sử dụng câu lệnh nhập NumPy dưới dạng np. ‘Np’ là tên hàm được sử dụng bất cứ khi nào chúng ta gọi một hàm NumPy, chúng ta cần sử dụng tên hàm này. Tên hàm này sẽ yêu cầu trình biên dịch chuyển đến thư viện NumPy và nhận một hàm được chỉ định. Sau đó, chúng ta phải xác định các phần tử của mảng một chiều. Khởi tạo một biến và sau đó lưu mảng trong đó. Chúng ta có thể xác định một mảng bằng cách sử dụng hàm np.array (). Ở đây, chúng tôi đã xác định một mảng có tên là ‘arr_1’ và được gán các giá trị số nguyên. Sau đó, sử dụng câu lệnh print để hiển thị thông báo và hiển thị mảng bằng cách chỉ cần đặt tên biến ‘arr_1’ vào bên trong hàm print (). Chúng tôi sử dụng hàm np.log2 () để lấy nhật ký của mảng 1D . Một lần nữa, hãy xác định một biến mới ‘kết quả’ để lưu trữ kết quả đầu ra của hàm log trong đó. In mảng với một tin nhắn. Hàm log sẽ tự động tìm nhật ký của cả mảng.

Đầu ra đầu tiên hiển thị thông báo ‘Mảng là’ và sau đó hiển thị mảng mà chúng ta đã xác định trong biến ‘arr_1’. Np.log2 () tính toán nhật ký của mảng được yêu cầu và hiển thị kết quả.

NumPy Log Base 2 của một mảng 2D

Làm việc với mảng hai chiều rất dễ dàng nhưng chúng ta cần hiểu cách thức hoạt động và phương pháp thích hợp của nó.

Trong mã này, trước tiên hãy nhập thư viện NumPy của Python. Sau đó, xác định các phần tử của mảng hai chiều. Mảng được khởi tạo ở đây là ‘array_0’. Mảng 2D này có một hàng chứa các giá trị số nguyên và hàng còn lại chứa các giá trị dấu phẩy động. Sau đó, hiển thị mảng bằng cách sử dụng câu lệnh in. Sau đó, gọi np.log2 () để tính log 2 của mảng 2D đã xác định. Bây giờ, hãy lưu trữ giá trị được tính toán đó trong biến 'output' để nếu chúng ta muốn sử dụng giá trị kết quả đó ở bất kỳ đâu trong mã hoặc để hiển thị, chúng ta có thể sử dụng nó thông qua tên biến 'output'.

Kết quả cho thấy mảng mà chúng tôi đã khởi tạo. Với một thông báo, nó hiển thị nhật ký được tính toán cho cơ số 2 của mảng 2D.

Sự kết luận

Trong bài viết này, chúng ta đã thảo luận về cách chúng ta có thể sử dụng hàm log cơ số 2, một hàm toán học của thư viện NumPy. Chúng tôi đã xem xét chi tiết về cách sử dụng hàm này và những thư viện nào chúng tôi cần nhập vào mã. Bất cứ khi nào chúng ta phải tìm nhật ký cho cơ sở 2 trong Python, chỉ cần nhập thư viện và sử dụng hàm np.log2 (). Chúng tôi cũng tính toán cơ sở log 2 của các giá trị khác nhau, mảng 1D và mảng 2D bằng cách gọi phương thức np.log2 ().