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📜  Python中的numpy.log2

📅  最后修改于: 2020-06-14 14:30:13             🧑  作者: Mango

numpy.log2(arr, out = None, *, where = True, casting = ‘same_kind’, order = ‘K’, dtype = None, ufunc ‘log1p’) :此数学函数可帮助用户计算以2为底的对数x其中x属于所有输入数组元素。

参数：

array： [array_like]输入数组或对象。
out： [ndarray，可选]输出数组，其尺寸与输入数组相同，并
           放置在结果中。** kwargs：允许您将参数的关键字变量长度传递给函数。
           当我们要处理函数中的命名参数时使用它。其中： [array_like，可选] True值表示
           在该位置计算通用函数(ufunc)，False值表示将
           值保留在输出中。

返回：

以2为底的对数值为x的数组；
其中x属于输入数组的所有元素。

代码1：

# 解释log2()函数的Python程序 
import numpy as np 
  
in_array = [1, 3, 5, 2**8] 
print ("输入数组 : ", in_array) 
  
out_array = np.log2(in_array) 
print ("输出数组 : ", out_array) 
  
  
print("\nnp.log2(4**4) : ", np.log2(4**4)) 
print("np.log2(2**8) : ", np.log2(2**8))

输出：

输入数组 :  [1, 3, 5, 256]
输出数组 :  [ 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

# Python程序显示log2()函数的图形表示 
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 = "*") 
  
# 红色代表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.]