Syntaks:
Funksjonsnavn. log2 ( x )Her brukte vi np som funksjonsnavn.
np.log2(x)
Funksjonsnavn er definert når vi importerer NumPy-biblioteket. Inne i loggfunksjonen gir vi en NumPy-verdi eller en rekke elementer.
Importer bibliotek
Når vi bruker en funksjon i et bibliotek før vi bruker den spesifikke funksjonen i koden, må vi importere det relevante biblioteket, ellers vil vi ikke kunne bruke funksjonene til det biblioteket. For å bruke NumPy-funksjonene må NumPy-modulen importeres. Dette vil tillate oss å bruke alle NumPy-funksjonene i koden.
import nusset som funksjonsnavn
La oss her si at np er funksjonsnavnet.
import nusset som f.eks.
'np' er navnet på funksjonen, vi kan bruke hvilket som helst navn, men de fleste fagfolk bruker 'np' som funksjonsnavn for å gjøre det enkelt og lett å forstå. Med dette funksjonsnavnet kan vi bruke hvilken som helst funksjon i NumPy-biblioteket i koden.
NumPy Log Base 2 av et heltall
Nå for å forklare hvordan vi kan bruke NumPy loggbase 2-funksjoner i kode med en heltallsverdi, se på eksempelkoden nedenfor.
Først, integrer NumPy-biblioteket for å kjøre NumPy matematiske funksjoner. Deretter tilordner du verdien til variabelen. Variabelen som brukes her er 'nummer'. Variabelen 'tall' har fått heltallsverdien 10. Nå vil vi finne loggen til base 2 av et heltall. Bruk NumPy-loggbase 2-funksjonen som er np.log2(). Her er 'np' funksjonsnavnet. Gjennom det importerer vi NumPy-funksjoner. Innenfor log2-parentesen skriver du variabelnavnet som vi brukte ovenfor. Lagre deretter funksjonens utdata i en variabel kalt 'output'. Etter det, bruk en utskriftserklæring for å vise utdataene.
Resultatet er vist nedenfor. Først vil print-setningen skrive ut meldingen og deretter vise resultatet som vi beregnet gjennom np.log2().
NumPy Log Base 2 av et Floating Point Number
For å finne en logg med flyttallsverdi ved å bruke funksjonen np.log2(), forklarer den etterfølgende koden alt vi trenger å forstå.
I dette tilfellet bruker vi den flytende verdien. Det første trinnet er å importere biblioteket og gi det et funksjonsnavn som skal brukes når vi skal kalle en NumPy-funksjon. Bruk et variabelnavn for å tilordne en flyttallverdi. Her er variabelnavnet 'verdi' og den er tildelt en verdi på 178,90. For å finne logaritmen til grunntallet 2 av den flytende verdien, må vi kalle den matematiske funksjonen til log 'np.log2()'. 'np' er funksjonsnavnet som vi brukte under import av NumPy-biblioteket. Log2()-funksjonen brukes for å finne loggen for den definerte verdien. Deklarer nå en annen variabel 'output' for å lagre resultatet av log2()-funksjonen. For å skrive ut meldingen og den resulterende verdien på skjermen, bruk print()-funksjonen.
Utdataene til den nevnte koden vises her. np.log2() beregnet loggen for den gitte verdien og vises deretter ved å bruke utskriftsmetoden.
NumPy Log Base 2 av en 1D-array
Her er et eksempel som forklarer hvordan vi kan bruke NumPy-funksjonen np.log2() med arrays. Det er ganske enkelt å finne loggen til en endimensjonal matrise som forklart nedenfor i programmet.
Det første trinnet er å integrere modulen ved å bruke setningen import NumPy som np. 'np' er funksjonsnavnet som brukes når vi kaller en NumPy-funksjon, vi må bruke dette funksjonsnavnet. Dette funksjonsnavnet vil fortelle kompilatoren å gå til NumPy-biblioteket og få en spesifisert funksjon. Etter det må vi definere elementene i den endimensjonale matrisen. Initialiser en variabel og lagre deretter matrisen i den. Vi kan definere en matrise ved å bruke funksjonen np.array(). Her definerte vi en matrise kalt 'arr_1' og tildelte heltallsverdier. Deretter bruker du print-setningen for å vise meldingen og for å vise matrisen ved ganske enkelt å sette variabelnavnet 'arr_1' inne i print()-funksjonen. Vi bruker funksjonen np.log2() for å få loggen til 1D-matrisen . Igjen, definer en ny variabel 'resultat' for å lagre utdataene fra loggfunksjonen i den. Skriv ut matrisen med en melding. Loggfunksjonen vil automatisk finne loggen for hele matrisen.
Utdataene viser først en melding 'The array is' og viser deretter arrayen som vi definerte i variabelen 'arr_1'. np.log2() beregner loggen for den nødvendige matrisen og viser resultatet.
NumPy Log Base 2 av en 2D-array
Det er enkelt å jobbe med en todimensjonal matrise, men vi må forstå hvordan det fungerer og dens riktige metode.
I denne koden importerer du først NumPy-biblioteket til Python. Definer deretter elementer i den todimensjonale matrisen. Arrayen som er initialisert her er 'array_0'. Denne 2D-matrisen har én rad med heltallsverdier og den andre raden inneholder flyttallverdiene. Vis deretter matrisen ved å bruke en utskriftssetning. Deretter kaller du np.log2() for å beregne logg 2 til den definerte 2D-matrisen. Lagre nå den beregnede verdien i 'output'-variabelen slik at hvis vi vil bruke den resulterende verdien hvor som helst i koden eller vise, kan vi bruke den gjennom variabelnavnet 'output'.
Resultatet viser matrisen som vi initialiserte. Med en melding viser den den beregnede loggen til base 2 i 2D-arrayet.
Konklusjon
I denne artikkelen diskuterte vi hvordan vi kan bruke loggbase 2-funksjonen som er en matematisk funksjon av NumPy-biblioteket. Vi har sett nærmere på hvordan denne funksjonen brukes og hvilke biblioteker vi trenger for å importere inn i koden. Når vi skal finne loggen til base 2 i Python, er det bare å importere biblioteket og bruke funksjonen np.log2(). Vi beregnet også loggbasen 2 med forskjellige verdier, 1D-array og 2D-array ved å kalle np.log2()-metoden.