Sintaxis:
Nombre_función. log2 ( X )Aquí usamos np como nombre de función.
np.log2(x)
Function_name se define cuando importamos la biblioteca NumPy. Dentro de la función de registro, proporcionamos un valor NumPy o una matriz de elementos.
Importar biblioteca
Cada vez que usamos cualquier función de cualquier biblioteca antes de utilizar esa función específica en el código, tenemos que importar la biblioteca relevante; de lo contrario, no podremos usar las funciones de esa biblioteca. Para usar las funciones NumPy, se debe importar el módulo NumPy. Esto nos permitirá usar todas las funciones NumPy en el código.
importar entumecido como nombre de la función
Aquí, digamos que np es el nombre de la función.
importar entumecido como p.ej.
El 'np' es el nombre de la función, podemos usar cualquier nombre, pero la mayoría de los profesionales usan 'np' como nombre de función para que sea simple y fácil de entender. Con este nombre de función, podemos utilizar cualquier función de la biblioteca NumPy en el código.
NumPy Log Base 2 de un número entero
Ahora, para explicar cómo podemos usar las funciones NumPy log base 2 en un código con un valor entero, mire el código de ejemplo a continuación.
Primero, integre la biblioteca NumPy para ejecutar las funciones matemáticas NumPy. Luego, asigne el valor a la variable. La variable utilizada aquí es 'número'. A la variable 'número' se le ha dado el valor entero de 10. Ahora, encontraremos el logaritmo en base 2 de un número entero. Use la función NumPy log base 2 que es np.log2(). Aquí, el 'np' es el nombre de la función. A través de eso, estamos importando funciones NumPy. Dentro del paréntesis log2, escribe el nombre de la variable que usamos arriba. Luego, almacene la salida de la función en una variable llamada 'salida'. Después de eso, utilice una declaración de impresión para mostrar la salida.
El resultado se muestra a continuación. Primero, la declaración de impresión imprimirá el mensaje y luego mostrará el resultado que calculamos a través de np.log2().
NumPy Log Base 2 de un número de coma flotante
Para encontrar un registro de valor de punto flotante usando la función np.log2(), el siguiente código explica todo lo que necesitamos entender.
En este caso, usamos el valor flotante. El primer paso es importar la biblioteca y darle un nombre de función que se usará cuando llamemos a una función NumPy. Utilice un nombre de variable para asignar un valor de punto flotante. Aquí, el nombre de la variable es 'valor' y se le asigna un valor de 178,90. Para encontrar el logaritmo en base 2 del valor flotante, necesitamos llamar a la función matemática de log 'np.log2()'. El 'np' es el nombre de la función que usamos al importar la biblioteca NumPy. La función log2() se aplica para encontrar el registro del valor definido. Ahora, declare otra variable 'salida' para guardar el resultado de la función log2(). Para imprimir el mensaje y el valor resultante en la pantalla, utilice la función print().
La salida del código antes mencionado se ve aquí. El np.log2() calculó el registro del valor dado y luego se muestra usando el método de impresión.
NumPy Log Base 2 de una matriz 1D
Aquí hay un ejemplo que explica cómo podemos usar la función NumPy np.log2() con matrices. Es bastante simple encontrar el registro de una matriz unidimensional como se explica a continuación en el programa.
El primer paso es integrar el módulo mediante el uso de la instrucción import NumPy as np. El 'np' es el nombre de la función que se usa cada vez que llamamos a una función NumPy, necesitamos usar este nombre de función. Este nombre de función le indicará al compilador que vaya a la biblioteca NumPy y obtenga una función específica. Después de eso, tenemos que definir los elementos de la matriz unidimensional. Inicialice una variable y luego guarde la matriz en ella. Podemos definir una matriz usando la función np.array(). Aquí, definimos una matriz llamada 'arr_1' y le asignamos valores enteros. Luego, use la declaración de impresión para mostrar el mensaje y mostrar la matriz simplemente colocando el nombre de variable 'arr_1' dentro de la función print(). Utilizamos la función np.log2() para obtener el registro de la matriz 1D . Nuevamente, defina una nueva variable 'resultado' para almacenar la salida de la función de registro en ella. Imprime la matriz con un mensaje. La función de registro encontrará automáticamente el registro de toda la matriz.
La salida primero muestra un mensaje 'La matriz es' y luego muestra la matriz que definimos en la variable 'arr_1'. El np.log2() calcula el registro de la matriz requerida y muestra el resultado.
NumPy Log Base 2 de una matriz 2D
Trabajar con una matriz bidimensional es fácil, pero debemos comprender cómo funciona y su método adecuado.
En este código, importe primero la biblioteca NumPy de Python. Luego, defina los elementos de la matriz bidimensional. La matriz inicializada aquí es 'array_0'. Esta matriz 2D tiene una fila con valores enteros y la otra fila contiene los valores de punto flotante. Luego, muestre la matriz mediante el uso de una declaración de impresión. Después de eso, llame a np.log2() para calcular el log 2 de la matriz 2D definida. Ahora, almacene ese valor calculado en la variable 'salida' para que, si queremos usar ese valor resultante en cualquier parte del código o para mostrar, podamos usarlo a través del nombre de variable 'salida'.
El resultado muestra la matriz que inicializamos. Con un mensaje, muestra el registro calculado a la base 2 de la matriz 2D.
Conclusión
En este artículo, discutimos cómo podemos utilizar la función log base 2, que es una función matemática de la biblioteca NumPy. Analizamos en detalle cómo se usa esta función y qué bibliotecas necesitamos importar al código. Siempre que tengamos que encontrar el registro en la base 2 en Python, simplemente importe la biblioteca y use la función np.log2(). También calculamos la base logarítmica 2 de diferentes valores, matriz 1D y matriz 2D llamando al método np.log2().