NumPy 1.14 - numpy.log2()

numpy.log2




numpy

numpy.log2

numpy.log2(x, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'log2'>

बेस -2 लघुगणक x

पैरामीटर:

x : array_like

इनपुट मान

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

बेस -2 लघुगणक x

यह भी देखें

log , log10 , log1p , emath.log2

टिप्पणियाँ

संस्करण 1.3.0 में नया।

लॉगरिथम एक बहुविकल्पी कार्य है: प्रत्येक x के लिए z की एक अनंत संख्या होती है जैसे कि 2**z = x । सम्मेलन का [-pi, pi] उस z को वापस करना है जिसका काल्पनिक भाग [-pi, pi]

वास्तविक मूल्य वाले इनपुट डेटा प्रकारों के लिए, log2 हमेशा वास्तविक आउटपुट देता है। प्रत्येक मान के लिए जिसे वास्तविक संख्या या अनंत के रूप में व्यक्त नहीं किया जा सकता है, यह नैनो की पैदावार करता है और invalid फ़्लोटिंग पॉइंट एरर फ़्लैग को सेट करता है।

जटिल-मूल्यवान इनपुट के लिए, log2 एक जटिल विश्लेषणात्मक कार्य है जिसकी एक शाखा कट है [-inf, 0] और ऊपर से निरंतर है। log2 C99 मानक के अनुरूप, एक असीम नकारात्मक संख्या के रूप में फ्लोटिंग-पॉइंट नकारात्मक शून्य को संभालता है।

उदाहरण

>>> x = np.array([0, 1, 2, 2**4])
>>> np.log2(x)
array([-Inf,   0.,   1.,   4.])
>>> xi = np.array([0+1.j, 1, 2+0.j, 4.j])
>>> np.log2(xi)
array([ 0.+2.26618007j,  0.+0.j        ,  1.+0.j        ,  2.+2.26618007j])