scimath के साथ लघुगणक आधार 2 की गणना करने के लिए, पायथन नम्पी में np.emath.log2() विधि का उपयोग करें। यह विधि x मान(मानों) का लघुगणक आधार 2 लौटाती है। यदि x स्केलर था, तो आउटपुट भी स्केलर होता है, अन्यथा एक सरणी लौटाई जाती है। पहला पैरामीटर x वह मान(मान) है जिसका लघुगणक आधार 2 आवश्यक है।
चरण
सबसे पहले, आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें:
import numpy as np
array() विधि का उपयोग करके नम्पी सरणी बनाएं:
arr = np.array([np.inf, -np.inf, 16, np.exp(1), -np.exp(1), -32])
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 2 की गणना करने के लिए, पायथन नम्पी में np.emath.log2() विधि का उपयोग करें। यह विधि x मान(मानों) का लघुगणक आधार 2 लौटाती है। यदि x स्केलर था, तो आउटपुट भी स्केलर होता है, अन्यथा एक सरणी लौटाई जाती है:
print("\nResult (log2)...\n", np.emath.log2(arr))उदाहरण
import numpy as np # array() विधि का उपयोग करके नम्पी सरणी बनाएं arr = np.array([np.inf, -np.inf, 16, np.exp(1), -np.exp(1), -32]) # 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 2 की गणना करने के लिए np.emath.log2() विधि का उपयोग करें print("\nResult (log2)...\n", np.emath.log2(arr))आउटपुट
Our Array... [ inf -inf 16. 2.71828183 -2.71828183 -32. ] Dimensions of our Array... 1 Datatype of our Array object... float64 Shape of our Array object... (6,) Result (log2)... [ inf+0.j inf+4.53236014j 4. +0.j 1.44269504+0.j 1.44269504+4.53236014j 5. +4.53236014j]
