NumPy 1.14 - numpy.ldexp()

numpy.ldexp




numpy

numpy.ldexp

numpy.ldexp(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'ldexp'>

रिटर्न एक्स 1 * 2 ** एक्स 2, तत्व-वार।

फ्लोटिंग पॉइंट नंबर x1 * 2**x2 का निर्माण करने के लिए mantissas x1 और twos expenders x2 का उपयोग किया जाता है।

पैरामीटर:

X1 : array_like

गुणकों की सरणी।

x2 : array_like, int

दो घातांक की सरणी।

बाहर : ndarray, कोई नहीं, या tdle of ndarray और कोई नहीं, वैकल्पिक

एक स्थान जिसमें परिणाम संग्रहीत किया जाता है। यदि प्रदान किया जाता है, तो इसका एक आकार होना चाहिए जो कि इनपुट प्रसारित करता है यदि प्रदान नहीं किया गया है या None , तो एक ताज़ा-आवंटित सरणी वापस आ जाती है। एक ट्यूपल (केवल एक कीवर्ड तर्क के रूप में संभव) आउटपुट की संख्या के बराबर लंबाई होना चाहिए।

जहां : array_like, वैकल्पिक

सत्य के मान उस स्थिति में ufunc की गणना करने के लिए संकेत देते हैं, गलत के मान अकेले उत्पादन में मूल्य छोड़ने का संकेत देते हैं।

** kwargs

अन्य कीवर्ड-केवल तर्कों के लिए, ufunc डॉक्स देखें।

यह दिखाता है:

y : ndarray या स्केलर

x1 * 2**x2 का परिणाम।

यह भी देखें

frexp
x = y1 * 2**y2 से रिटर्न (y1, y2) को ldexp उलटा करें।

टिप्पणियाँ

कॉम्प्लेक्स dtypes समर्थित नहीं हैं, वे एक TypeError उठाएंगे।

ldexp , ldexp के व्युत्क्रम के रूप में उपयोगी है, यदि इसका उपयोग स्वयं द्वारा किया जाता है तो यह केवल अभिव्यक्ति x1 * 2**x2 उपयोग करने के लिए अधिक स्पष्ट है।

उदाहरण

>>> np.ldexp(5, np.arange(4))
array([  5.,  10.,  20.,  40.], dtype=float32)
>>> x = np.arange(6)
>>> np.ldexp(*np.frexp(x))
array([ 0.,  1.,  2.,  3.,  4.,  5.])