Python numpy.exp2()

numpy.exp2(array, out = None, where = True, casting = ‘same_kind’, order = ‘K’, dtype = None) :
这个数学函数可以帮助用户计算出2**x为所有x为数组元素。

参数 :

array :[array_like]输入数组或对象的元素，我们需要测试。
out :[ndarray, optional]输出数组，其尺寸与输入数组相同。摆放的结果。
**kwargs :允许你向一个函数传递参数长度可变的关键字。当我们想在一个函数中处理命名的参数时，它就会被使用。
where :[array_like, optional]真值意味着要计算出普遍性。 函数(ufunc)的位置，假值意味着离开 仅在输出中的值。

返回 :

一个对所有x都有2**x（2的幂）的数组，即数组元素

代码1：

# Python program explaining
# exp2() function
import numpy as np
  
in_array = [1, 3, 5, 4]
print ("Input array : \n", in_array)
  
exp2_values = np.exp2(in_array)
print ("\n2**x values : \n", exp2_values)

输出 :

Input array : 
 [1, 3, 5, 4]

2**x values : 
 [  2.   8.  32.  16.]

代码2：图形表示法

# Python program showing
# Graphical representation of 
# exp2() function
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
  
in_array = [1, 2, 3, 4, 5 ,6]
out_array = np.exp2(in_array)
  
print("out_array : ", out_array)
  
y = [1, 2, 3, 4, 5 ,6]
plt.plot(in_array, y, color = 'blue', marker = "*")
  
# red for numpy.exp2()
plt.plot(out_array, y, color = 'red', marker = "o")
plt.title("numpy.exp2()")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.show()  

输出 :
out_array : [ 2.4.8.16.32.64.]