numpy.log2

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

Двоичный логарифм x.

Параметры:

x : array_like Входные значения. out : ndarray, None, or tuple of ndarray and None, optional Местоположение, в которое сохраняется результат. Если указано, оно должно иметь форму, к которой ведут входные данные. Если не указано или None, возвращается только что выделенный массив. Кортеж (только как ключевой аргумент) должен иметь длину, равную числу выходных значений. where : array_like, optional Значения True указывают на вычисление ufunc в этом положении, значения False указывают на то, что значение в выводе должно остаться без изменений. **kwargs Для других ключевых аргументов см. документацию ufunc.

Возвращаемые значения:

y : ndarray Двоичный логарифм x. Это скалярное значение, если x является скалярным.

См. также

log, log10, log1p, emath.log2

Примечания

Введено в версии 1.3.0.

Логарифм — многозначная функция: для каждого x существует бесконечное количество z таких, что 2**z = x. Принято возвращать z, чья мнимая часть лежит в [-pi, pi].

Для вещественных типов входных данных log2 всегда возвращает вещественный результат. Для каждого значения, которое нельзя выразить как вещественное число или бесконечность, он возвращает nan и устанавливает invalid флаг ошибки с плавающей запятой.

Для комплексных входных данных log2 является комплексной аналитической функцией, имеющей разрыв ветвей [-inf, 0] и непрерывной сверху на нём. log2 обрабатывает плавающее нулевое значение 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])