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, or tuple of ndarray and None, optional

结果存储到的位置.如果提供,它必须具有输入的广播到的形状. 如果未提供或为 None,则返回一个新分配的数组.一个元组(可能只能作为关键字参数)必须具有等于输出数量的长度.

wherearray_like, optional

此条件在输入上进行广播.在条件为 True 的位置, out 数组将设置为 ufunc 结果.否则, out 数组将保留其原始值.请注意,如果通过默认值 out=None 创建一个未初始化的 out 数组,则其中条件为 False 的位置将保持未初始化.

\kwargs

对于其他仅限关键字的参数,请参阅 ufunc docs .

返回:

yndarray

x 的以 2 为底的对数.如果 x 是标量,则结果也是标量.

参见

log , log10 , log1p , emath.log2

注释

对数是一个多值函数:对于每个 x ,都存在无限多个 z 使得 2z = x . 约定是返回虚部位于 (-pi, pi] 中的 z .

对于实数值输入数据类型, log2 始终返回实数输出. 对于每个无法表示为实数或无穷大的值,它会产生 nan 并设置 invalid 浮点错误标志.

对于复数值输入, log2 是一个复数解析函数,它有一个分支切割 [-inf, 0] 并且从上面在其上连续. 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一个非常小的负复数部分(接近 0)的情况下,结果非常接近 -pi ,以至于它精确地评估为 -pi .

示例

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>>> 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])

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