Devuelve el resultado de la potencia a la que se eleva el valor de entrada negativo con scimath en Python

En este artículo, discutiremos cómo devolver el resultado de la potencia a la que se eleva el valor de entrada negativo con scimath en Python y NumPy .

Ejemplo

Entrada: [-1,-2,-3]

Salida: [1.-0.j 4.-0.j 9.-0.j]

Explicación: Devuelve x a la potencia p, (x**p), ​​si x contiene valores negativos, la salida se convierte al dominio complejo.

Método NumPy.lib.scimath.power

El lib.scimath.power() del paquete NumPy se usa para devolver la potencia a la que se eleva el valor de entrada negativo. El resultado es (x**p) devuelve x a la potencia p. El resultado se traslada al dominio complejo si x contiene valores negativos.

Sintaxis: numpy.lib.scimath.power(x,p)

Parámetros:

• x:  Array de entrada o escalar.
• p: El número de veces que se multiplica x.

Devolver: devuelve x a la potencia p, (x**p), ​​si x contiene valores negativos, la salida se convierte al dominio complejo.

Ejemplo 1:

En este ejemplo, estamos importando el paquete NumPy y se crea una array con el método np.array() . La información sobre la array, como la forma, el tipo de datos y la dimensión, se puede encontrar utilizando los atributos .shape , .dtype y .ndim . En este ejemplo, se crea una array de valores negativos y se eleva a una potencia de 2 mediante el método lib.scimath.power() . Como podemos ver, x contiene valores negativos, la salida se convierte al dominio complejo.

# 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 power of negative input values
print(np.lib.scimath.power(array,2))

Producción:

[-1 -2 -3]
Shape of the array is :  (3,)
The dimension of the array is :  1
Datatype of our Array is :  int64
[1.-0.j 4.-0.j 9.-0.j]

Ejemplo 2:

En este ejemplo, se pasa una array de valores positivos en el método lib.scimath.power().

# 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 power of negative input values
print(np.lib.scimath.power(array,2))

Producción:

[1 2 3]
Shape of the array is :  (3,)
The dimension of the array is :  1
Datatype of our Array is :  int64
[1 4 9]

Ejemplo 3:

En este ejemplo, en lugar de dar un ‘valor p’ positivo, se da una potencia NEGATIVA .

# import packages
import numpy as np
  
# Creating an array
array = np.array([25,36])
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 power of negative power
print(np.lib.scimath.power(array,-2))

Producción:

[25 36]
Shape of the array is :  (2,)
The dimension of the array is :  1
Datatype of our Array is :  int64
[0.0016    0.0007716]