Python numpy.log2()

numpy.log2(arr, out = None, *, where = True, casting = ‘same_kind’, order = ‘K’, dtype = None, ufunc ‘ log1p’ ) :
这个数学函数可以帮助用户计算出 x的基数-2对数其中x属于所有的输入阵列元素。

参数 :

array : [array_like]输入数组或对象。
out : [ndarray, optional]输出数组，其尺寸与输入数组相同，与结果放在一起。
**kwargs : 允许你向一个函数传递长度可变的关键字参数。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]真值意味着在该位置计算通用函数(ufunc)，假值意味着在输出中不考虑该值。

返回 :

一个以x为基数的对数数组。
其中x属于输入数组的所有元素。

代码1：

# Python program explaining
# log2() function
import numpy as np
  
in_array = [1, 3, 5, 2**8]
print ("Input array : ", in_array)
  
out_array = np.log2(in_array)
print ("Output array : ", out_array)
  
  
print("\nnp.log2(4**4) : ", np.log2(4**4))
print("np.log2(2**8) : ", np.log2(2**8))

输出 :

Input array :  [1, 3, 5, 256]
Output array :  [ 0.          1.5849625   2.32192809  8.        ]

np.log2(4**4) :  8.0
np.log2(2**8) :  8.0

代码2：图形表示法

# Python program showing
# Graphical representation of 
# log2() function
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
  
in_array = [1, 1.2, 1.4, 1.6, 1.8, 2]
out_array = np.log2(in_array)
  
print ("out_array : ", out_array)
  
plt.plot(in_array, in_array, color = 'blue', marker = "*")
  
# red for numpy.log2()
plt.plot(out_array, in_array, color = 'red', marker = "o")
plt.title("numpy.log2()")
plt.xlabel("out_array")
plt.ylabel("in_array")
plt.show()  

输出 :

out_array :  [ 0.          0.26303441  0.48542683  0.67807191  0.84799691  1.        ]