Python에서 scima를 사용하여 밑이 10인 로그 계산

scima로 밑이 10인 로그를 계산하려면 Python Numpy에서 scimath.log10() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 x 값의 밑이 10인 로그를 반환합니다. x가 스칼라이면 out이고 그렇지 않으면 arrayobject가 반환됩니다.

실수 x <0일 때 NAN을 반환하는 log10()의 경우 numpy.log10을 사용합니다(그러나 그렇지 않은 경우 numpy.log10과 이 log10은 동일합니다. 즉, x =0인 경우 -inf, x =inf인 경우 inf, 그리고 특히 x.imag !=0인 경우 복소수 원리 값). 첫 번째 매개변수 x는 로그 밑수 10이 필요한 값입니다.

단계

먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 -

import numpy as np

array() 메서드를 사용하여 numpy 배열 만들기 -

arr = np.array([10**1, -10**1, -10**2, 10**2, -10**3, 10**3])

배열 표시 -

print("Our Array...\n",arr)

치수 확인 -

print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

데이터 유형 가져오기 -

print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

모양 가져오기 -

print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)

scima로 밑이 10인 로그를 계산하려면 scimath.log10() 메서드를 사용하십시오. -

print("\nResult (log10)...\n",np.emath.log10(arr))

예시

import numpy as np

# Creating a numpy array using the array() method
arr = np.array([10**1, -10**1, -10**2, 10**2, -10**3, 10**3])

# Display the array
print("Our Array...\n",arr)

# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

# Get the Shape
print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)

# To compute the logarithm base 10 with scimath, use the scimath.log10() method in Python Numpy
print("\nResult (log10)...\n",np.emath.log10(arr))

출력

Our Array...
[ 10 -10 -100 100 -1000 1000]

Dimensions of our Array...
1

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(6,)

Result (log10)...
[1.+0.j 1.+1.36437635j 2.+1.36437635j 2.+0.j
3.+1.36437635j 3.+0.j ]