পাইথন নাম্পাই-এ scimath-এ লগারিদম বেস ১০ গণনা করতে scimath.log10() মেথড ব্যবহার করুন। মেথডটি x মান(গুলি)র লগ বেস ১০ ফেরত দেয়। যদি x স্কেলার হয়, তবে আউটপুটও স্কেলার, অন্যথায় একটি অ্যারে অবজেক্ট ফেরত দেয়।
বাস্তব x < 0 হলে NAN ফেরত দেয় এমন log10() চাইলে numpy.log10 ব্যবহার করুন (বitettiin, numpy.log10 এবং এই log10 অন্যথায় একই, অর্থাৎ দুটোই x = 0-এ -inf, x = inf-এ inf ফেরত দেয়, এবং বিশেষভাবে, x.imag != 0 হলে জটিল প্রিন্সিপ্যাল ভ্যালু ফেরত দেয়)। প্রথম প্যারামিটার x হলো যেসব মানের লগ বেস ১০ প্রয়োজন।
ধাপসমূহ
প্রথমে প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন:
import numpy as np
array() মেথড দিয়ে নাম্পাই অ্যারে তৈরি করুন:
arr = np.array([10**1, -10**1, -10**2, 10**2, -10**3, 10**3])
অ্যারে প্রদর্শন করুন:
print("Our Array...\n", arr)
ডায়মেনশন চেক করুন:
print("\nDimensions of our Array...\n", arr.ndim)
ডেটা টাইপ পান:
print("\nDatatype of our Array object...\n", arr.dtype)
শেপ পান:
print("\nShape of our Array object...\n", arr.shape)
লগারিদম বেস ১০ গণনা করুন:
print("\nResult (log10)...\n", np.emath.log10(arr))
উদাহরণ
import numpy as np
# নাম্পাই অ্যারে তৈরি করুন
arr = np.array([10**1, -10**1, -10**2, 10**2, -10**3, 10**3])
# অ্যারে প্রদর্শন করুন
print("Our Array...\n", arr)
# ডায়মেনশন চেক করুন
print("\nDimensions of our Array...\n", arr.ndim)
# ডেটা টাইপ পান
print("\nDatatype of our Array object...\n", arr.dtype)
# শেপ পান
print("\nShape of our Array object...\n", arr.shape)
# লগারিদম বেস ১০ গণনা করুন
print("\nResult (log10)...\n", np.emath.log10(arr))
আউটপুট
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 ]
