Sözdizimi:
işlev_adı. günlük2 ( x )Burada fonksiyon adı olarak np kullandık.
np.log2(x)
NumPy kitaplığını içe aktardığımızda işlev_adı tanımlanır. Günlük işlevinin içinde bir NumPy değeri veya bir dizi öğe sağlıyoruz.
Kitaplığı İçe Aktar
Herhangi bir kütüphanenin herhangi bir fonksiyonunu kodda o özel fonksiyonu kullanmadan önce kullandığımızda, ilgili kütüphaneyi import etmemiz gerekir, aksi takdirde o kütüphanenin fonksiyonlarını kullanamayız. NumPy işlevlerini kullanmak için NumPy modülünün içe aktarılması gerekir. Bu, koddaki tüm NumPy işlevlerini kullanmamıza izin verecektir.
içe aktarmak dizi olarak fonksiyon adı
Burada fonksiyon ismi np olsun diyelim.
içe aktarmak dizi olarak Örneğin.
'np' işlevin adıdır, herhangi bir adı kullanabiliriz ancak çoğu profesyonel, basit ve anlaşılması kolay hale getirmek için işlev adı olarak 'np' kullanır. Bu fonksiyon ismi ile kodda NumPy kütüphanesinin herhangi bir fonksiyonunu kullanabiliriz.
Bir Tam Sayının NumPy Günlük Tabanı 2
Şimdi NumPy günlük tabanı 2 işlevlerini bir tamsayı değeriyle kodda nasıl kullanabileceğimizi açıklamak için aşağıdaki örnek koda bakın.
İlk olarak, NumPy matematiksel işlevlerini çalıştırmak için NumPy kitaplığını entegre edin. Ardından, değeri değişkene atayın. Burada kullanılan değişken 'sayı'dır. “Sayı” değişkenine 10 tamsayı değeri verilmiştir. Şimdi, bir tamsayının 2 tabanındaki logunu bulacağız. np.log2() olan NumPy günlük tabanı 2 işlevini kullanın. Burada 'np' işlevin adıdır. Bu sayede NumPy işlevlerini içe aktarıyoruz. log2 parantez içine yukarıda kullandığımız değişken adını yazın. Ardından, işlevin çıktısını 'output' adlı bir değişkende saklayın. Bundan sonra, çıktıyı göstermek için bir print deyimi kullanın.
Sonuç aşağıda gösterilmiştir. İlk olarak print deyimi mesajı yazdıracak ve ardından np.log2() aracılığıyla hesapladığımız sonucu görüntüleyecektir.
Kayan Nokta Sayısının NumPy Günlük Tabanı 2
np.log2() işlevini kullanarak bir kayan nokta değeri günlüğü bulmak için, sonraki kod anlamamız gereken her şeyi açıklar.
Bu durumda, kayan değeri kullanırız. İlk adım, kütüphaneyi içe aktarmak ve ona NumPy işlevini çağıracağımız zaman kullanılacak bir işlev adı vermektir. Kayan nokta değeri atamak için bir değişken adı kullanın. Burada değişken adı 'değer'dir ve 178.90 değeri atanır. Kayan değerin 2 tabanındaki logaritmasını bulmak için log 'np.log2()' matematiksel fonksiyonunu çağırmamız gerekir. 'Np', NumPy kitaplığını içe aktarırken kullandığımız işlev adıdır. Tanımlanan değerin günlüğünü bulmak için log2() işlevi uygulanır. Şimdi, log2() fonksiyonunun sonucunu kaydetmek için başka bir 'output' değişkeni tanımlayın. Mesajı ve sonuç değerini ekranda yazdırmak için print() işlevini kullanın.
Yukarıda bahsedilen kodun çıktısı burada görülmektedir. np.log2(), verilen değerin günlüğünü hesapladı ve ardından yazdırma yöntemi kullanılarak görüntülenir.
1D Dizinin NumPy Günlük Tabanı 2
NumPy işlevi np.log2()'yi dizilerle nasıl kullanabileceğimizi açıklayan bir örnek. Programda aşağıda anlatıldığı gibi tek boyutlu bir dizinin logunu bulmak oldukça basittir.
İlk adım, import NumPy as np ifadesini kullanarak modülü entegre etmektir. 'Np', bir NumPy işlevini çağırdığımızda kullanılan işlev adıdır, bu işlev adını kullanmamız gerekir. Bu işlev adı, derleyiciye NumPy kitaplığına gitmesini ve belirtilen bir işlevi almasını söyler. Bundan sonra, tek boyutlu dizinin elemanlarını tanımlamamız gerekiyor. Bir değişkeni başlatın ve ardından diziyi içine kaydedin. np.array() işlevini kullanarak bir dizi tanımlayabiliriz. Burada 'arr_1' adında bir dizi tanımladık ve tamsayı değerleri atadık. Ardından, mesajı göstermek ve diziyi görüntülemek için print() işlevinin içine 'arr_1' değişken adını koyarak print deyimini kullanın. 1D dizisinin günlüğünü almak için np.log2() işlevini kullanıyoruz . Yine, günlük işlevinin çıktısını içinde depolamak için yeni bir 'sonuç' değişkeni tanımlayın. Diziyi bir mesajla yazdırın. Günlük işlevi, tüm dizinin günlüğünü otomatik olarak bulur.
Çıktı önce 'The array is' mesajını ve ardından 'arr_1' değişkeninde tanımladığımız diziyi görüntüler. np.log2() gerekli dizinin günlüğünü hesaplar ve sonucu görüntüler.
2B Dizinin NumPy Günlük Tabanı 2
İki boyutlu bir diziyle çalışmak kolaydır ancak nasıl çalıştığını ve uygun yöntemini anlamamız gerekir.
Bu kodda, önce Python'un NumPy kitaplığını içe aktarın. Ardından, iki boyutlu dizinin öğelerini tanımlayın. Burada başlatılan dizi 'array_0'dır. Bu 2B dizi, tamsayı değerlerine sahip bir satıra ve diğer satırda kayan nokta değerlerine sahiptir. Ardından, bir print deyimi kullanarak diziyi görüntüleyin. Bundan sonra, tanımlanan 2B dizinin günlük 2'sini hesaplamak için np.log2()'yi çağırın. Şimdi, bu hesaplanan değeri 'çıktı' değişkeninde saklayın, böylece elde edilen değeri kodun herhangi bir yerinde kullanmak veya görüntülemek istersek, 'çıktı' değişken adı aracılığıyla kullanabiliriz.
Sonuç, başlattığımız diziyi gösterir. Bir mesajla, 2B dizinin 2 tabanına hesaplanan günlüğü görüntüler.
Çözüm
Bu yazımızda NumPy kütüphanesinin matematiksel bir fonksiyonu olan log base 2 fonksiyonunu nasıl kullanabileceğimizi tartıştık. Bu fonksiyonun nasıl kullanıldığını ve koda hangi kütüphaneleri içe aktarmamız gerektiğinin detaylarını inceledik. Python'da taban 2'ye giden günlüğü bulmamız gerektiğinde, sadece kütüphaneyi içe aktarın ve np.log2() işlevini kullanın. Ayrıca np.log2() yöntemini çağırarak farklı değerler, 1B dizi ve 2B dizilerin günlük tabanı 2'yi de hesapladık.