পাইথন নাম্পাই-এ scimath-এ লগারিদম বেস n গণনা করতে scimath.logn() মেথড ব্যবহার করুন। মেথডটি x মান(গুলি)র লগ বেস n ফেরত দেয়। যদি x স্কেলার হয়, তবে আউটপুটও স্কেলার, অন্যথায় একটি অ্যারে ফেরত দেয়।
যদি x নেগেটিভ ইনপুট ধারণ করে, তবে উত্তর জটিল ডোমেইনে গণনা করা হয়। প্রথম প্যারামিটার n হলো পূর্ণসংখ্যা বেস(গুলি) যাতে লগ নেওয়া হয়। দ্বিতীয় প্যারামিটার x হলো যেসব মানের লগ বেস n প্রয়োজন।
ধাপসমূহ
প্রথমে প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন:
import numpy as np
array() মেথড দিয়ে নাম্পাই অ্যারে তৈরি করুন:
arr = np.array([-4, -8, 8])
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 n গণনা করুন (বেস ২):
print("\nResult (logn)...\n", np.emath.logn(2, arr))
উদাহরণ
import numpy as np
# নাম্পাই অ্যারে তৈরি করুন
arr = np.array([-4, -8, 8])
# 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 n গণনা করুন
print("\nResult (logn)...\n", np.emath.logn(2, arr))
আউটপুট
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 ]
