Calcule el logaritmo base n con scimath en Python

En este artículo, veremos el enfoque para calcular el logaritmo en base n con scimath en Python .

El paquete NumPy nos proporciona el método numpy.lib.scimath.logn() para calcular la base logarítmica n. el método toma la base logarítmica n de x. Revisemos la sintaxis para conocer mejor el método. La solución se calcula y se devuelve en el dominio complejo si x contiene entradas negativas.

sintaxis: lib.scimath.logn(n, x)

parámetros:

• n: array como objeto. La(s) base(s) en las que se calcula el logaritmo.
• x: array como objeto. Los valores con el logaritmo base n deben estar presentes.

Resultado:

escalar o una array. si la entrada es escalar, la salida será un escalar, si la entrada es una array, la salida será una array.

Ejemplo 1:

En este ejemplo, se importa el paquete NumPy. Se crea una array usando el método numpy.array() y numpy.lib.scimath.logn() se usa para calcular el registro de la array dada especificando un número entero como n. La forma, el tipo de datos y las dimensiones de la array se pueden encontrar mediante los atributos .shape, .dtype y .ndim.

# import packages
import numpy as np
  
# Creating an array
array = np.array([1,2,3])
print(array)
  
# shape of the array is
print("Shape of the array is : ",array.shape)
  
# dimension of the array
print("The dimension of the array is : ",array.ndim)
  
# Datatype of the array
print("Datatype of our Array is : ",array.dtype)
  
# computing logn for the given array
print(np.lib.scimath.logn(2, array))

Producción:

[1 2 3]
Shape of the array is :  (3,)
The dimension of the array is :  1
Datatype of our Array is :  int64
[0.        1.        1.5849625]

Ejemplo 2:

En este ejemplo, en lugar de pasar una array, también podemos pasar valores escalares. En el siguiente ejemplo, se calcula log2(100). 

# import packages
import numpy as np
  
# Creating an scalar
n = 100
  
# computing logn for the given scalar
print(np.lib.scimath.logn(2, n))

Producción:

6.643856189774725