numpy.log2#
- numpy.log2(x, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature]) = <ufunc 'log2'>#
x 的以 2 为底的对数。
- 参数:
- xarray_like
输入值。
- outndarray、None 或 ndarray 和 None 的元组,可选
存储结果的位置。如果提供,它必须具有输入广播到的形状。如果未提供或为 None,则返回一个新分配的数组。元组(仅作为关键字参数可能)的长度必须等于输出的数量。
- wherearray_like,可选
此条件在输入上广播。在条件为 True 的位置,out 数组将被设置为 ufunc 结果。在其他位置,out 数组将保留其原始值。请注意,如果通过默认的
out=None
创建未初始化的 out 数组,则其中条件为 False 的位置将保持未初始化。- **kwargs**
有关其他仅限关键字的参数,请参阅 ufunc 文档。
- 返回值:
- yndarray
x 的以 2 为底的对数。如果 x 是标量,则这是一个标量。
另请参阅
注释
版本 1.3.0 中的新增功能。
对数是一个多值函数:对于每个 x 都有无限多个 z 使得 2**z = x。惯例是返回虚部位于 (-pi, pi] 中的 z。
对于实值输入数据类型,
log2
始终返回实数输出。对于每个不能表示为实数或无穷大的值,它将产生nan
并设置 invalid 浮点错误标志。对于复数值输入,
log2
是一个复解析函数,它有一个分支切割 [-inf, 0],并且在其上从上面连续。log2
将浮点负零处理为无穷小的负数,符合 C99 标准。在输入具有负实部和非常小的负复部(接近 0)的情况下,结果非常接近 -pi,以至于它评估为完全 -pi。
示例
>>> import numpy as np >>> x = np.array([0, 1, 2, 2**4]) >>> np.log2(x) array([-inf, 0., 1., 4.])
>>> xi = np.array([0+1.j, 1, 2+0.j, 4.j]) >>> np.log2(xi) array([ 0.+2.26618007j, 0.+0.j , 1.+0.j , 2.+2.26618007j])