वाक्य - विन्यास:
फंक्शन_नाम। लॉग 2 ( एक्स )यहां हमने फ़ंक्शन नाम के रूप में np का उपयोग किया है।
एनपी.लॉग2 (एक्स)
जब हम NumPy लाइब्रेरी आयात करते हैं तो Function_name परिभाषित किया जाता है। लॉग फ़ंक्शन के अंदर, हम एक NumPy मान या तत्वों की सरणी प्रदान करते हैं।
आयात पुस्तकालय
जब भी हम कोड में उस विशिष्ट फ़ंक्शन का उपयोग करने से पहले किसी पुस्तकालय के किसी भी कार्य का उपयोग करते हैं, तो हमें संबंधित पुस्तकालय को आयात करना होगा अन्यथा हम उस पुस्तकालय के कार्यों का उपयोग नहीं कर पाएंगे। NumPy फ़ंक्शन का उपयोग करने के लिए, NumPy मॉड्यूल को आयात किया जाना चाहिए। यह हमें कोड में सभी NumPy फ़ंक्शन का उपयोग करने की अनुमति देगा।
आयात Numpy जैसा function_name
यहाँ, मान लें कि np फ़ंक्शन का नाम है।
आयात Numpy जैसा जैसे
'एनपी' फ़ंक्शन का नाम है, हम किसी भी नाम का उपयोग कर सकते हैं लेकिन अधिकांश पेशेवर इसे सरल और समझने में आसान बनाने के लिए फ़ंक्शन नाम के रूप में 'एनपी' का उपयोग करते हैं। इस फ़ंक्शन नाम के साथ, हम कोड में NumPy लाइब्रेरी के किसी भी फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं।
एक पूर्णांक संख्या का NumPy लॉग बेस 2
अब यह समझाने के लिए कि हम पूर्णांक मान वाले कोड में NumPy लॉग बेस 2 फ़ंक्शन का उपयोग कैसे कर सकते हैं, नीचे दिए गए उदाहरण कोड को देखें।
सबसे पहले, NumPy गणितीय कार्यों को चलाने के लिए NumPy लाइब्रेरी को एकीकृत करें। फिर, वैरिएबल को मान असाइन करें। यहां इस्तेमाल किया गया वेरिएबल 'नंबर' है। चर 'संख्या' को 10 का पूर्णांक मान दिया गया है। अब, हम पूर्णांक के आधार 2 का लघुगणक प्राप्त करेंगे। NumPy लॉग बेस 2 फ़ंक्शन का उपयोग करें जो कि np.log2() है। यहाँ, 'np' फ़ंक्शन का नाम है। उसके माध्यम से, हम NumPy फ़ंक्शन आयात कर रहे हैं। log2 कोष्ठक के भीतर, वेरिएबल नाम लिखें जिसका हमने ऊपर उपयोग किया था। फिर, फंक्शन के आउटपुट को 'आउटपुट' नाम के वेरिएबल में स्टोर करें। उसके बाद, आउटपुट दिखाने के लिए एक प्रिंट स्टेटमेंट का उपयोग करें।
परिणाम नीचे दिखाया गया है। सबसे पहले, प्रिंट स्टेटमेंट संदेश को प्रिंट करेगा और फिर उस परिणाम को प्रदर्शित करेगा जिसकी हमने np.log2() के माध्यम से गणना की थी।
फ्लोटिंग पॉइंट नंबर का NumPy लॉग बेस 2
फ़ंक्शन np.log2() का उपयोग करके फ़्लोटिंग पॉइंट मान का लॉग खोजने के लिए, सफल कोड वह सब कुछ बताता है जिसे हमें समझने की आवश्यकता है।
इस उदाहरण में, हम फ़्लोटिंग मान का उपयोग करते हैं। पहला कदम पुस्तकालय को आयात करना और इसे एक फ़ंक्शन नाम देना है जिसका उपयोग तब किया जाएगा जब हम एक NumPy फ़ंक्शन को कॉल करेंगे। फ़्लोटिंग पॉइंट मान निर्दिष्ट करने के लिए एक चर नाम का उपयोग करें। यहां, चर नाम 'मान' है और इसे 178.90 का मान दिया गया है। फ़्लोटिंग मान के आधार 2 के लघुगणक को खोजने के लिए, हमें लॉग के गणितीय कार्य को 'np.log2 ()' कहना होगा। Np वह फ़ंक्शन नाम है जिसका उपयोग हमने NumPy लाइब्रेरी को आयात करते समय किया था। log2() फ़ंक्शन परिभाषित मान के लॉग को खोजने के लिए लागू किया जाता है। अब, log2 () फ़ंक्शन के परिणाम को बचाने के लिए एक और चर 'आउटपुट' घोषित करें। स्क्रीन पर संदेश और परिणामी मूल्य को प्रिंट करने के लिए, प्रिंट () फ़ंक्शन का उपयोग करें।
उपरोक्त कोड का आउटपुट यहां देखा गया है। np.log2() दिए गए मान के लॉग की गणना करता है और फिर प्रिंट विधि का उपयोग करके प्रदर्शित किया जाता है।
1D सरणी का NumPy लॉग बेस 2
यहां एक उदाहरण दिया गया है जो बताता है कि हम सरणियों के साथ NumPy फ़ंक्शन np.log2() का उपयोग कैसे कर सकते हैं। कार्यक्रम में नीचे बताए गए अनुसार एक-आयामी सरणी का लॉग ढूंढना काफी सरल है।
पहला कदम np के रूप में आयात NumPy स्टेटमेंट का उपयोग करके मॉड्यूल को एकीकृत करना है। जब भी हम किसी NumPy फ़ंक्शन को कॉल करते हैं, तो 'np' फ़ंक्शन नाम का उपयोग किया जाता है, हमें इस फ़ंक्शन नाम का उपयोग करने की आवश्यकता होती है। यह फ़ंक्शन नाम कंपाइलर को NumPy लाइब्रेरी में जाने और एक निर्दिष्ट फ़ंक्शन प्राप्त करने के लिए कहेगा। उसके बाद, हमें एक-आयामी सरणी के तत्वों को परिभाषित करना होगा। एक वेरिएबल को इनिशियलाइज़ करें और फिर उसमें ऐरे को सेव करें। हम np.array() फ़ंक्शन का उपयोग करके एक सरणी को परिभाषित कर सकते हैं। यहां, हमने 'arr_1' नामक एक सरणी को परिभाषित किया है और पूर्णांक मान निर्दिष्ट किए हैं। फिर, प्रिंट () फ़ंक्शन के अंदर केवल चर नाम 'arr_1' डालकर संदेश दिखाने के लिए और सरणी प्रदर्शित करने के लिए प्रिंट स्टेटमेंट का उपयोग करें। हम 1D सरणी का लॉग प्राप्त करने के लिए np.log2() फ़ंक्शन का उपयोग करते हैं . फिर से, इसमें लॉग फ़ंक्शन के आउटपुट को संग्रहीत करने के लिए एक नया चर 'परिणाम' परिभाषित करें। एक संदेश के साथ सरणी मुद्रित करें। लॉग फ़ंक्शन स्वचालित रूप से संपूर्ण सरणी का लॉग ढूंढेगा।
आउटपुट पहले एक संदेश प्रदर्शित करता है 'सरणी है' और फिर उस सरणी को प्रदर्शित करता है जिसे हमने चर 'arr_1' में परिभाषित किया है। np.log2() आवश्यक सरणी के लॉग की गणना करता है और परिणाम प्रदर्शित करता है।
2डी सरणी का NumPy लॉग बेस 2
द्वि-आयामी सरणी के साथ काम करना आसान है लेकिन हमें यह समझने की जरूरत है कि यह कैसे काम करता है और इसकी उचित विधि।
इस कोड में, पहले पायथन की NumPy लाइब्रेरी आयात करें। फिर, द्वि-आयामी सरणी के तत्वों को परिभाषित करें। यहां आरंभ किया गया सरणी 'array_0' है। इस 2D सरणी में पूर्णांक मानों वाली एक पंक्ति होती है और दूसरी पंक्ति में फ़्लोटिंग पॉइंट मान होते हैं। फिर, प्रिंट स्टेटमेंट के उपयोग से ऐरे को प्रदर्शित करें। उसके बाद, परिभाषित 2D सरणी के लॉग 2 की गणना करने के लिए np.log2() को कॉल करें। अब, उस परिकलित मान को 'आउटपुट' चर में संग्रहीत करें ताकि यदि हम उस परिणामी मान को कोड में कहीं भी उपयोग करना चाहते हैं या प्रदर्शित करने के लिए हम इसे चर नाम 'आउटपुट' के माध्यम से उपयोग कर सकते हैं।
परिणाम उस सरणी को दिखाता है जिसे हमने प्रारंभ किया था। एक संदेश के साथ, यह 2D सरणी के आधार 2 पर परिकलित लॉग प्रदर्शित करता है।
निष्कर्ष
इस लेख में, हमने चर्चा की कि हम लॉग बेस 2 फ़ंक्शन का उपयोग कैसे कर सकते हैं जो कि NumPy लाइब्रेरी का गणितीय कार्य है। हमने इस फ़ंक्शन का उपयोग कैसे किया जाता है और कोड में आयात करने के लिए हमें किन पुस्तकालयों की आवश्यकता है, इसके बारे में विस्तार से देखा। जब भी हमें पाइथन में बेस 2 के लिए लॉग ढूंढना होता है तो बस लाइब्रेरी आयात करें और फ़ंक्शन np.log2() का उपयोग करें। हमने np.log2() विधि को कॉल करके विभिन्न मानों के लॉग बेस 2, 1D सरणी और 2D सरणी की भी गणना की।