Numpy Log Base 2

Numpy Log Base 2



Eine Python-Bibliothek namens NumPy, was für Numerical Python steht, wird verwendet, um mit Arrays zu arbeiten und wird für numerische Berechnungen verwendet. Die Funktion NumPy log() ist eine mathematische Funktion, die natürliche logarithmische Operationen in Python durchführt. Der natürliche Logarithmus ist eine Umkehrung der Exponentialfunktion „exp()“ der Eingabeelemente des gegebenen Arrays, was aus dieser Formel log(exp(x))=x.NumPy log2() deutlich wird. Diese Funktion ermöglicht das Finden des Logarithmus des gegebenen Arrays zur Basis 2.

Syntax:

Funktionsname. log2 ( x )

Hier haben wir np als Funktionsnamen verwendet.







np.log2(x)

Function_name wird definiert, wenn wir die NumPy-Bibliothek importieren. Innerhalb der Protokollfunktion stellen wir einen NumPy-Wert oder ein Array von Elementen bereit.



Bibliothek importieren

Immer wenn wir eine Funktion einer Bibliothek verwenden, bevor wir diese bestimmte Funktion im Code verwenden, müssen wir die relevante Bibliothek importieren, sonst können wir die Funktionen dieser Bibliothek nicht verwenden. Um die NumPy-Funktionen nutzen zu können, muss das NumPy-Modul importiert werden. Dadurch können wir alle NumPy-Funktionen im Code verwenden.



importieren taub wie Funktionsname

Nehmen wir hier an, dass np der Funktionsname ist.





importieren taub wie z.B.

Das „np“ ist der Name der Funktion, wir können jeden Namen verwenden, aber die meisten Profis verwenden „np“ als Funktionsnamen, um es einfach und leicht verständlich zu machen. Mit diesem Funktionsnamen können wir jede Funktion der NumPy-Bibliothek im Code verwenden.

NumPy Log Basis 2 einer Ganzzahl

Um nun zu erklären, wie wir NumPy-Log-Base-2-Funktionen in Code mit einem ganzzahligen Wert verwenden können, sehen Sie sich den Beispielcode unten an.



Integrieren Sie zunächst die NumPy-Bibliothek, um die mathematischen Funktionen von NumPy auszuführen. Weisen Sie dann der Variablen den Wert zu. Die hier verwendete Variable ist „Nummer“. Der Variablen „number“ wurde der ganzzahlige Wert 10 gegeben. Jetzt finden wir den Logarithmus zur Basis 2 einer ganzen Zahl. Verwenden Sie die NumPy-Protokollbasis-2-Funktion, die np.log2() ist. Hier ist „np“ der Funktionsname. Dadurch importieren wir NumPy-Funktionen. Schreiben Sie in die log2-Klammern den Variablennamen, den wir oben verwendet haben. Speichern Sie dann die Ausgabe der Funktion in einer Variablen namens „output“. Verwenden Sie danach eine Druckanweisung, um die Ausgabe anzuzeigen.

Das Ergebnis ist unten dargestellt. Zuerst druckt die print-Anweisung die Nachricht und zeigt dann das Ergebnis an, das wir durch np.log2() berechnet haben.

NumPy Log Basis 2 einer Fließkommazahl

Um ein Protokoll mit Gleitkommawerten mithilfe der Funktion np.log2() zu finden, erklärt der folgende Code alles, was wir verstehen müssen.

In diesem Fall verwenden wir den Gleitkommawert. Der erste Schritt besteht darin, die Bibliothek zu importieren und ihr einen Funktionsnamen zu geben, der verwendet wird, wenn wir eine NumPy-Funktion aufrufen. Verwenden Sie einen Variablennamen, um einen Fließkommawert zuzuweisen. Hier lautet der Variablenname „Wert“ und ihm wird ein Wert von 178,90 zugewiesen. Um den Logarithmus zur Basis 2 des Gleitkommawerts zu finden, müssen wir die mathematische Funktion von log „np.log2()“ aufrufen. „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 weitere Variable „output“, um das Ergebnis der Funktion log2() zu speichern. Um die Meldung und den resultierenden Wert auf dem Bildschirm auszudrucken, verwenden Sie die Funktion print().

Die Ausgabe des oben genannten Codes ist hier zu sehen. np.log2() berechnet das Protokoll des angegebenen Werts 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.log2() mit Arrays verwenden können. Es ist ganz einfach, das Protokoll eines eindimensionalen Arrays zu finden, wie unten im Programm erklärt.

Der erste Schritt besteht darin, das Modul mit der Anweisung import NumPy as np einzubinden. Das 'np' ist der Funktionsname, der verwendet wird, wenn wir eine NumPy-Funktion aufrufen, wir müssen diesen Funktionsnamen verwenden. Dieser Funktionsname weist den Compiler an, zur NumPy-Bibliothek zu gehen und eine bestimmte Funktion abzurufen. Danach müssen wir die Elemente des eindimensionalen Arrays definieren. Initialisieren Sie eine Variable und speichern Sie dann das Array darin. Wir können ein Array definieren, indem wir die Funktion np.array() verwenden. Hier haben wir ein Array mit dem Namen „arr_1“ definiert und ganzzahlige Werte zugewiesen. Verwenden Sie dann die print-Anweisung, um die Nachricht anzuzeigen und das Array anzuzeigen, indem Sie einfach den Variablennamen „arr_1“ in die print()-Funktion einfügen. Wir verwenden die Funktion np.log2(), um das Protokoll des 1D-Arrays zu erhalten . Definieren Sie erneut eine neue Variable „Ergebnis“, um die Ausgabe der Protokollfunktion darin zu speichern. Drucken Sie das Array mit einer Nachricht. Die Protokollfunktion findet automatisch das Protokoll des gesamten Arrays.

Die Ausgabe zeigt zuerst eine Meldung „Das Array ist“ und zeigt dann das Array an, das wir in der Variablen „arr_1“ definiert haben. np.log2() berechnet das Log des erforderlichen Arrays und zeigt das Ergebnis an.

NumPy Log Base 2 eines 2D-Arrays

Das Arbeiten mit einem zweidimensionalen Array ist einfach, aber wir müssen verstehen, wie es funktioniert und wie es funktioniert.

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 Reihe mit ganzzahligen Werten und die andere Reihe enthält die Fließkommawerte. Zeigen Sie dann das Array mithilfe einer Druckanweisung an. Rufen Sie danach np.log2() auf, um den Log 2 des definierten 2D-Arrays zu berechnen. Speichern Sie nun diesen berechneten Wert in der Variablen „output“, damit wir, wenn wir diesen resultierenden Wert irgendwo im Code verwenden oder anzeigen möchten, ihn über den Variablennamen „output“ verwenden können.

Das Ergebnis zeigt das Array, das wir initialisiert haben. Mit einer Meldung zeigt es den berechneten Log zur Basis 2 des 2D-Arrays an.

Fazit

In diesem Artikel haben wir besprochen, wie wir die Log-Base-2-Funktion verwenden können, die eine mathematische Funktion der NumPy-Bibliothek ist. Wir haben uns im Detail angesehen, wie diese Funktion verwendet wird und welche Bibliotheken wir in den Code importieren müssen. Wann immer wir das Log zu Basis 2 in Python finden müssen, importieren Sie einfach die Bibliothek und verwenden Sie die Funktion np.log2(). Wir haben auch die logarithmische Basis 2 verschiedener Werte, 1D-Array und 2D-Array berechnet, indem wir die Methode np.log2() aufgerufen haben.