NumPy log2() 函数

NumPy log2() 函数用于计算输入数组中所有元素以 2 为底的对数。它对数组中的每个元素 x 计算 log₂(x)。

此函数可应用于标量、列表或 NumPy 数组，并将返回一个形状相同的数组，其中包含每个输入值的以 2 为底的对数。

语法

以下是 NumPy log2() 函数的语法 -

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

参数

此函数接受以下参数 -

• x: 输入数组或标量。该函数计算数组或标量中每个元素的以 2 为底的对数。
• out(可选): 存储结果的位置。如果提供，则必须具有输入广播到的形状。如果未提供或为 None，则返回一个新分配的数组。
• where(可选): 此条件通过输入进行广播。在条件为 True 的位置，将计算结果。否则，结果将保留其原始值。
• casting(可选): 控制可能发生的数据转换类型。默认为"same_kind"。
• order(可选):控制结果的内存布局顺序。"C"表示 C 顺序，"F"表示 Fortran 顺序，"A"表示如果输入全部为 F，则为"F"，否则为"C"，"K"表示尽可能匹配输入的布局。
• dtype(可选):返回数组的类型以及处理元素的累加器的类型。除非指定 dtype，否则默认使用 x 的 dtype。
• subok(可选): 如果为 True，则将传递子类，否则返回的数组将被强制为基类数组。

返回值

此函数返回一个数组，其中每个元素都是输入数组 x 中相应元素的以 2 为底的对数。如果提供了 out，则返回对 out 的引用。

示例:log2() 函数的基本用法

在以下示例中，我们使用 log2() 函数计算一维数组中每个元素的以 2 为底的对数 -

import numpy as np

# 创建一维数组
arr = np.array([1, 2, 4, 8])

# 对每个元素应用 log2 运算
result = np.log2(arr)
print(result)

得到的输出将是 -

[0. 1. 2. 3.]

示例:带广播功能的 log2() 函数

在本例中，我们演示了如何使用 log2() 函数进行广播。我们创建一个二维数组并对其应用 log2 函数 -

import numpy as np

# 创建二维数组
arr = np.array([[1, 2, 4], [8, 16, 32]])

# 对每个元素应用 log2 函数
result = np.log2(arr)
print(result)

这将产生以下结果 -

[[0. 1. 2.]
[3. 4. 5.]]

示例:带标量的 log2() 函数

在此示例中，我们将 log2() 函数应用于标量值 -

import numpy as np

# 标量值
scalar = 64

# 将 log2 应用于标量
result = np.log2(scalar)
print(result)

得到的输出为 -

6.0

示例:带负值的 log2() 函数(警告)

在此示例中，我们将 log2() 函数应用于包含负值的数组。负数的对数未定义，因此会引发警告 -

import numpy as np

# 创建一个包含负值的一维数组
arr = np.array([-1, -2, -3])

# 对每个元素应用 log2 运算(负值会引发警告)
result = np.log2(arr)
print(result)

这将引发以下警告 -

/home/cg/root/673acdd6238d1/main.py:7: RuntimeWarning: invalid value encountered in log2
  result = np.log2(arr)
[nan nan nan]

numpy_arithmetic_operations.html