Python에서 scima를 사용하여 로그 밑 n을 계산합니다.

cimath로 로그 밑수 n을 계산하려면 Python Numpy에서 scimath.logn() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 x 값의 로그 밑수 n을 반환합니다. x가 스칼라이면 out이고 그렇지 않으면 배열이 반환됩니다.

x에 음수 입력이 포함된 경우 답이 계산되어 복소수 영역에서 반환됩니다. 첫 번째 매개변수인 n은 로그를 취하는 정수 밑입니다. 두 번째 매개변수 x는 로그 밑수 n이 필요한 값입니다.

단계

먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 -

import numpy as np

array() 메서드를 사용하여 numpy 배열 만들기 -

arr = np.array([-4, -8, 8])

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)

cimath로 로그 밑수 n을 계산하려면 Python Numpy에서 scimath.logn() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 x 값의 로그 밑수 n을 반환합니다. x가 스칼라이면 out이고 그렇지 않으면 배열이 반환됩니다. −

print("\nResult (logn)...\n",np.emath.logn(2, arr))

예시

import numpy as np

# Creating a numpy array using the array() method
arr = np.array([-4, -8, 8])

# 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 n with scimath, use the scimath.logn() method in Python Numpy
# The method returns the log base n of the x value(s). If x was a scalar, so is out, otherwise an array is returned.
print("\nResult (logn)...\n",np.emath.logn(2, arr))

출력

Our Array...
[-4 -8 8]

Dimensions of our Array...
1

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(3,)

Result (logn)...
[2.+4.53236014j 3.+4.53236014j 3.+0.j ]