numpy.log2

numpy.log2(x, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'log2'>

Двоичный логарифм от x.

Параметры:

x : array_like Входные значения. out : ndarray, None или кортеж из ndarray и None, необязательно Место, куда сохраняется результат. Если указано, оно должно иметь форму, к которой векторизуются входные данные. Если не указано или None, возвращается только что выделенный массив. Кортеж (только как ключевой аргумент) должен иметь длину, равную количеству выходов. where : array_like, необязательно Значения True указывают на вычисление ufunc в этой позиции, значения False — на оставление значения в выходе без изменений. **kwargs Для других только ключевых аргументов см. документацию ufunc.

Возвращает:

y : ndarray Двоичный логарифм от x.

См. также

log, log10, log1p, emath.log2

Примечания

Введено в версии 1.3.0.

Логарифм — многозначная функция: для каждого x существует бесконечное множество z таких, что 2**z = x. Принято возвращать z с мнимой частью, лежащей в [-pi, pi].

Для вещественных входных типов данных log2 всегда возвращает вещественный результат. Для каждого значения, которое нельзя представить в виде вещественного числа или бесконечности, он возвращает nan и устанавливает флаг ошибки invalid с плавающей запятой.

Для комплексных входных данных log2 — комплексная аналитическая функция, имеющая разрыв ветви [-inf, 0] и непрерывная сверху на ней. log2 обрабатывает плавающее число с отрицательным нулем как бесконечно малое отрицательное число, в соответствии со стандартом C99.

Примеры

>>> 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])