Base de journal Numpy 2

Une bibliothèque Python appelée Numpy, qui signifie Numerical Python, est utilisée pour fonctionner avec des tableaux et est utilisée pour l'informatique numérique. La fonction Numpy Log () est une fonction mathématique qui effectue des opérations logarithmiques naturelles à Python. Le logarithme naturel est un inverse de la fonction exponentielle 'exp ()' d'éléments d'entrée du tableau donné, qui sera clair à partir de ce journal de formule (exp (x)) = x.Numpy log2 (). Cette fonction permet de trouver le journal du tableau donné à la base 2.

Syntaxe:

Fonction -_name.log2 (x)

Ici, nous avons utilisé NP comme nom de fonction.

NP.log2 (x)

Function_name est défini lorsque nous importons la bibliothèque Numpy. À l'intérieur de la fonction de journal, nous fournissons une valeur numpy ou un tableau d'éléments.

Bibliothèque d'importation

Chaque fois que nous utilisons une fonction d'une bibliothèque avant d'utiliser cette fonction spécifique dans le code, nous devons importer la bibliothèque pertinente, sinon nous ne pourrons pas utiliser les fonctions de cette bibliothèque. Pour utiliser les fonctions Numpy, le module Numpy doit être importé. Cela nous permettra d'utiliser toutes les fonctions Numpy dans le code.

Importer Numpy comme fonction_name

Ici, disons que NP est le nom de la fonction.

Importer Numpy comme NP

Le «NP» est le nom de la fonction, nous pouvons utiliser n'importe quel nom, mais la plupart des professionnels utilisent «NP» comme nom de fonction pour le rendre simple et facile à comprendre. Avec ce nom de fonction, nous pouvons utiliser n'importe quelle fonction de la bibliothèque Numpy dans le code.

Numpy Log Base 2 d'un numéro entier

Maintenant, pour expliquer comment nous pouvons utiliser les fonctions de base de journal Numpy 2 dans le code avec une valeur entière, regardez l'exemple de code ci-dessous.

Tout d'abord, intégrez la bibliothèque Numpy pour exécuter les fonctions mathématiques Numpy. Ensuite, affectez la valeur à la variable. La variable utilisée ici est «numéro». Le «nombre» variable a reçu la valeur entière de 10. Maintenant, nous trouverons le journal à la base 2 d'un entier. Utilisez la fonction Numpy Log Base 2 qui est NP.log2 (). Ici, le «NP» est le nom de la fonction. Grâce à cela, nous importons des fonctions numpy. Dans la parenthèse log2, écrivez le nom de variable que nous avons utilisé ci-dessus. Ensuite, stockez la sortie de la fonction dans une variable nommée «sortie». Après cela, utilisez une déclaration d'impression pour afficher la sortie.

Le résultat est illustré ci-dessous. Tout d'abord, l'instruction d'impression imprimera le message puis affichera le résultat que nous avons calculé via NP.log2 ().

Numpy Log Base 2 d'un numéro de point flottant

Pour trouver un journal de valeur de point flottante en utilisant la fonction NP.log2 (), le code suivant explique tout ce que nous devons comprendre.

Dans ce cas, nous utilisons la valeur flottante. La première étape consiste à importer la bibliothèque et à lui donner un nom de fonction qui sera utilisé lorsque nous appellerons une fonction Numpy. Utilisez un nom de variable pour attribuer une valeur de point flottante. Ici, le nom de la variable est «valeur» et il se voit attribuer une valeur de 178.90. Pour trouver le logarithme à la base 2 de la valeur flottante, nous devons appeler la fonction mathématique du log 'np.log2 () '. Le «NP» est le nom de fonction que nous avons utilisé lors de l'importation de la bibliothèque Numpy. La fonction log2 () est appliquée pour trouver le journal de la valeur définie. Maintenant, déclarez une autre «sortie» variable pour enregistrer le résultat de la fonction log2 (). Pour imprimer le message et la valeur résultante à l'écran, utilisez la fonction print ().

La sortie du code susmentionné est vue ici. Le NP.Log2 () a calculé le journal de la valeur donnée puis s'affiche à l'aide de la méthode d'impression.

Numpy Log Base 2 d'un tableau 1D

Voici un exemple qui explique comment nous pouvons utiliser la fonction Numpy NP.log2 () avec des tableaux. Il est assez simple de trouver le journal d'un tableau unidimensionnel comme expliqué ci-dessous dans le programme.

La première étape consiste à intégrer le module par l'utilisation de l'instruction Import Numpy comme NP. Le «NP» est le nom de fonction qui est utilisé chaque fois que nous appelons une fonction Numpy, nous devons utiliser ce nom de fonction. Ce nom de fonction indiquera au compilateur d'aller à la bibliothèque Numpy et d'obtenir une fonction spécifiée. Après cela, nous devons définir les éléments du tableau unidimensionnel. Initialisez une variable, puis enregistrez le tableau dedans. Nous pouvons définir un tableau en utilisant le NP.Fonction Array (). Ici, nous avons défini un tableau nommé «Arr_1» et attribué des valeurs entières. Ensuite, utilisez l'instruction PRINT pour afficher le message et afficher le tableau en mettant simplement le nom de la variable 'Arr_1' à l'intérieur de la fonction print (). Nous utilisons le NP.Fonction log2 () pour obtenir le journal du tableau 1D. Encore une fois, définissez une nouvelle variable «résultat» pour stocker la sortie de la fonction de journal dedans. Imprimez le tableau avec un message. La fonction de journal trouvera automatiquement le journal de l'ensemble du tableau.

La sortie affiche d'abord un message «Le tableau est» puis affiche le tableau que nous avons défini dans la variable «Arr_1». Le NP.log2 () Calculez le journal du tableau requis et affiche le résultat.

Numpy Log Base 2 d'un tableau 2D

Travailler avec un tableau bidimensionnel est facile, mais nous devons comprendre comment il fonctionne et sa méthode appropriée.

Dans ce code, importez d'abord la bibliothèque Numpy de Python. Ensuite, définissez les éléments du tableau bidimensionnel. Le tableau initialisé ici est 'array_0'. Ce tableau 2D a une ligne avec des valeurs entières et l'autre ligne contient les valeurs de point flottantes. Ensuite, affichez le tableau par l'utilisation d'une déclaration d'impression. Après cela, appelez le NP.log2 () pour calculer le log 2 du tableau 2D défini. Maintenant, stockez cette valeur calculée dans la variable «sortie» afin que si nous voulons utiliser cette valeur résultante n'importe où dans le code ou pour afficher, nous pouvons l'utiliser via le nom de la variable «sortie».

Le résultat montre le tableau que nous avons initialisé. Avec un message, il affiche le journal calculé à la base 2 du tableau 2D.

Conclusion

Dans cet article, nous avons expliqué comment nous pouvons utiliser la fonction Log Base 2 qui est une fonction mathématique de la bibliothèque Numpy. Nous avons examiné les détails de la façon dont cette fonction est utilisée et quelles bibliothèques nous devons importer dans le code. Chaque fois que nous devons trouver le journal à la base 2 à Python, il suffit d'importer la bibliothèque et d'utiliser la fonction NP.log2 (). Nous avons également calculé la base de journaux 2 de différentes valeurs, tableau 1D et tableau 2D en appelant le NP.Méthode log2 ().