scimath के साथ लघुगणक आधार n की गणना करने के लिए, पायथन नम्पी में scimath.logn() विधि का उपयोग करें। यह विधि x मान(मानों) का लघुगणक आधार n लौटाती है। यदि x स्केलर था, तो आउटपुट भी स्केलर होता है, अन्यथा एक सरणी लौटाई जाती है।
यदि x में ऋणात्मक इनपुट हैं, तो उत्तर की गणना की जाती है और सम्मिश्र डोमेन में लौटाया जाता है। पहला पैरामीटर n वह पूर्णांक आधार(आधार) है जिसमें लघुगणक लिया जाता है। दूसरा पैरामीटर x वह मान(मान) है जिसका लघुगणक आधार n आवश्यक है।
चरण
सबसे पहले, आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें:
import numpy as np
array() विधि का उपयोग करके नम्पी सरणी बनाएं:
arr = np.array([-4, -8, 8])
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 n की गणना करने के लिए, पायथन नम्पी में scimath.logn() विधि का उपयोग करें। यह विधि x मान(मानों) का लघुगणक आधार n लौटाती है। यदि x स्केलर था, तो आउटपुट भी स्केलर होता है, अन्यथा एक सरणी लौटाई जाती है:
print("\nResult (logn)...\n", np.emath.logn(2, arr))उदाहरण
import numpy as np # array() विधि का उपयोग करके नम्पी सरणी बनाएं arr = np.array([-4, -8, 8]) # 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 n की गणना करने के लिए scimath.logn() विधि का उपयोग करें print("\nResult (logn)...\n", np.emath.logn(2, arr))आउटपुट
Our Array... [-4 -8 8] Dimensions of our Array... 1 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (3,) Result (logn)... [2.+4.53236014j 3.+4.53236014j 3.+0.j ]
