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.
Python3
# 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().
Python3
# 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 .
Python3
# 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]
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por isitapol2002 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA