Base de log Numpy 2

Uma biblioteca Python chamada Numpy, que significa Python numérica, é utilizada para trabalhar com matrizes e é usada para computação numérica. A função Numpy log () é uma função matemática que executa operações logarítmicas naturais no Python. O logaritmo natural é um inverso da função exponencial 'exp ()' dos elementos de entrada da matriz dada, que ficarão claros neste log de fórmula (exp (x)) = x.Numpy log2 (). Esta função permite encontrar o registro da matriz dada para a base 2.

Sintaxe:

Function -_name.log2 (x)

Aqui usamos o NP como nome de função.

NP.log2 (x)

Function_name é definido quando importamos a biblioteca Numpy. Dentro da função de log, fornecemos um valor ou uma matriz de elementos.

Biblioteca de importação

Sempre que usamos qualquer função de qualquer biblioteca antes de utilizar essa função específica no código, precisamos importar a biblioteca relevante, caso contrário, não poderemos usar funções dessa biblioteca. Para usar as funções Numpy, o módulo Numpy deve ser importado. Isso nos permitirá usar todas as funções Numpy no código.

importar numpy como function_name

Aqui, digamos que NP é o nome da função.

importar numpy como np

O 'np' é o nome da função, podemos usar qualquer nome, mas a maioria dos profissionais usa 'np' como um nome de função para torná -lo simples e fácil de entender. Com este nome de função, podemos utilizar qualquer função da biblioteca Numpy no código.

Base de log Numpy 2 de um número inteiro

Agora, para explicar como podemos usar as funções Numpy Log Base 2 em código com um valor inteiro, veja o código de exemplo abaixo.

Primeiro, integre a biblioteca Numpy para executar as funções matemáticas Numpy. Em seguida, atribua o valor à variável. A variável usada aqui é 'número'. A variável "número" recebeu o valor inteiro de 10. Agora, encontraremos o log para basear 2 de um número inteiro. Use a função Numpy Log Base 2 que é NP.log2 (). Aqui, o 'np' é o nome da função. Com isso, estamos importando funções numpy. Dentro do parêntese log2, escreva o nome da variável que usamos acima. Em seguida, armazene a saída da função em uma variável chamada 'saída'. Depois disso, utilize uma declaração de impressão para mostrar a saída.

O resultado é mostrado abaixo. Primeiro, a declaração de impressão imprimirá a mensagem e depois exibirá o resultado que calculamos através do NP.log2 ().

Base de log Numpy 2 de um número de ponto flutuante

Para encontrar um tronco de valor de ponto flutuante usando a função NP.log2 (), o código seguinte explica tudo o que precisamos para entender.

Nesse caso, usamos o valor flutuante. O primeiro passo é importar a biblioteca e dar um nome de função que será usado quando chamarmos uma função numpy. Use um nome de variável para atribuir um valor de ponto flutuante. Aqui, o nome da variável é 'valor' e recebe um valor de 178.90. Para encontrar o logaritmo para basear 2 do valor flutuante, precisamos chamar a função matemática do log 'np.log2 () ''. O 'NP' é o nome da função que usamos ao importar a biblioteca Numpy. A função log2 () é aplicada para encontrar o log do valor definido. Agora, declare outra variável 'saída' para salvar o resultado da função log2 (). Para imprimir a mensagem e o valor resultante na tela, use a função print ().

A saída do código acima mencionado é visto aqui. O np.log2 () calculou o log do valor fornecido e depois é exibido usando o método de impressão.

Base de log Numpy 2 de uma matriz 1D

Aqui está um exemplo que explica como podemos usar a função Numpy np.log2 () com matrizes. É bastante simples encontrar o log de uma matriz unidimensional, conforme explicado abaixo no programa.

A primeira etapa é integrar o módulo pelo uso da declaração importar numpy como np. O 'np' é o nome da função que é usado sempre que chamamos de função Numpy, precisamos usar esse nome de função. Este nome de função dirá ao compilador para ir à biblioteca Numpy e obter uma função especificada. Depois disso, temos que definir os elementos da matriz unidimensional. Inicialize uma variável e salve a matriz nele. Podemos definir uma matriz usando o NP.Função Array (). Aqui, definimos uma matriz chamada 'ar_1' e atribuímos valores inteiros. Em seguida, use a declaração de impressão para mostrar a mensagem e exibir a matriz simplesmente colocando o nome da variável 'arr_1' dentro da função print (). Nós utilizamos o NP.Função log2 () para obter o log da matriz 1D. Novamente, defina uma nova variável 'resultado' para armazenar a saída da função de log nele. Imprima a matriz com uma mensagem. A função de log encontrará automaticamente o log de toda a matriz.

A saída exibe primeiro uma mensagem 'The Array é' e depois exibe a matriz que definimos na variável 'ARR_1'. O np.log2 () calcule o log da matriz necessária e exibe o resultado.

Base de log Numpy 2 de uma matriz 2D

Trabalhar com uma matriz bidimensional é fácil, mas precisamos entender como funciona e seu método adequado.

Neste código, importe primeiro a biblioteca Numpy de Python. Em seguida, defina elementos da matriz bidimensional. A matriz inicializada aqui é 'Array_0'. Esta matriz 2D tem uma linha com valores inteiros e a outra linha contém os valores de ponto flutuante. Em seguida, exiba a matriz pelo uso de uma declaração de impressão. Depois disso, ligue para o NP.log2 () para calcular o log 2 da matriz 2D definida. Agora, armazene esse valor calculado na variável 'saída' para que, se quisermos usar esse valor resultante em qualquer lugar do código ou para exibir, podemos usá -lo através do nome da variável 'saída'.

O resultado mostra a matriz que inicializamos. Com uma mensagem, ele exibe o log calculado para a base 2 da matriz 2D.

Conclusão

Neste artigo, discutimos como podemos utilizar a função Base 2, que é uma função matemática da biblioteca Numpy. Analisamos os detalhes de como essa função é usada e quais bibliotecas precisamos importar para o código. Sempre que precisamos encontrar o log para basear 2 no python, basta importar a biblioteca e usar a função np.log2 (). Também calculamos a base de log 2 de valores diferentes, matriz 1D e 2D chamando o NP.Método log2 ().