পাইথন নাম্পাই-এ scimath-এ লগারিদম বেস ২ গণনা করতে np.emath.log2() মেথড ব্যবহার করুন। মেথডটি x মান(গুলি)র লগ বেস ২ ফেরত দেয়। যদি x স্কেলার হয়, তবে আউটপুটও স্কেলার, অন্যথায় একটি অ্যারে ফেরত দেয়। প্রথম প্যারামিটার x হলো যেসব মানের লগ বেস ২ প্রয়োজন।
ধাপসমূহ
প্রথমে প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন:
import numpy as np
array() মেথড দিয়ে নাম্পাই অ্যারে তৈরি করুন:
arr = np.array([np.inf, -np.inf, 16, np.exp(1), -np.exp(1), -32])
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 ২ গণনা করুন:
print("\nResult (log2)...\n", np.emath.log2(arr))
উদাহরণ
import numpy as np
# নাম্পাই অ্যারে তৈরি করুন
arr = np.array([np.inf, -np.inf, 16, np.exp(1), -np.exp(1), -32])
# 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 ২ গণনা করুন
print("\nResult (log2)...\n", np.emath.log2(arr))
আউটপুট
Our Array... [ inf -inf 16. 2.71828183 -2.71828183 -32. ]
Dimensions of our Array... 1
Datatype of our Array object... float64
Shape of our Array object... (6,)
Result (log2)... [ inf+0.j inf+4.53236014j 4. +0.j 1.44269504+0.j 1.44269504+4.53236014j 5. +4.53236014j]
