scimath के साथ लघुगणक आधार 10 की गणना करने के लिए, पायथन नम्पी में scimath.log10() विधि का उपयोग करें। यह विधि x मान(मानों) का लघुगणक आधार 10 लौटाती है। यदि x स्केलर था, तो आउटपुट भी स्केलर होता है, अन्यथा एक सरणी वस्तु लौटाई जाती है।
एक log10() के लिए जो वास्तविक x < 0 होने पर NAN लौटाता है, numpy.log10 का उपयोग करें (ध्यान दें, हालांकि, अन्यथा numpy.log10 और यह log10 समान हैं, यानी दोनों x = 0 के लिए -inf, x = inf के लिए inf लौटाते हैं, और विशेष रूप से, सम्मिश्र मुख्य मान यदि x.imag != 0)। पहला पैरामीटर x वह मान(मान) है जिसका लघुगणक आधार 10 आवश्यक है।
चरण
सबसे पहले, आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें:
import numpy as np
array() विधि का उपयोग करके नम्पी सरणी बनाएं:
arr = np.array([10**1, -10**1, -10**2, 10**2, -10**3, 10**3])
सरणी प्रदर्शित करें:
print("Our Array...\n", arr)आयाम जांचें:
print("\nDimensions of our Array...\n", arr.ndim)डेटा प्रकार प्राप्त करें:
print("\nDatatype of our Array object...\n", arr.dtype)आकार प्राप्त करें:
print("\nShape of our Array object...\n", arr.shape)scimath के साथ लघुगणक आधार 10 की गणना करने के लिए, scimath.log10() विधि का उपयोग करें:
print("\nResult (log10)...\n", np.emath.log10(arr))उदाहरण
import numpy as np # array() विधि का उपयोग करके नम्पी सरणी बनाएं arr = np.array([10**1, -10**1, -10**2, 10**2, -10**3, 10**3]) # सरणी प्रदर्शित करें print("Our Array...\n", arr) # आयाम जांचें print("\nDimensions of our Array...\n", arr.ndim) # डेटा प्रकार प्राप्त करें print("\nDatatype of our Array object...\n", arr.dtype) # आकार प्राप्त करें print("\nShape of our Array object...\n", arr.shape) # scimath के साथ लघुगणक आधार 10 की गणना करने के लिए scimath.log10() विधि का उपयोग करें print("\nResult (log10)...\n", np.emath.log10(arr))आउटपुट
Our Array... [ 10 -10 -100 100 -1000 1000] Dimensions of our Array... 1 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (6,) Result (log10)... [1.+0.j 1.+1.36437635j 2.+1.36437635j 2.+0.j 3.+1.36437635j 3.+0.j ]
