numpy.log2#

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

x 的以 2 为底的对数.

参数:

xarray_like: 输入值.
outndarray, None, 或 ndarray 和 None 的元组, 可选: 存储结果的位置.如果提供,它必须具有与输入广播的形状.如果未提供或为 None,则返回一个新分配的数组.一个元组（只能作为关键字参数）的长度必须等于输出的数量.
where类似数组, 可选: 这个条件是通过输入广播的.在条件为 True 的位置,`out` 数组将被设置为 ufunc 结果.在其他地方,`out` 数组将保留其原始值.注意,如果通过默认的 out=None 创建了一个未初始化的 out 数组,条件为 False 的位置将保持未初始化状态.
**kwargs: 对于其他仅限关键字的参数,请参阅 ufunc 文档.

返回:

参见

备注

在 1.3.0 版本加入.

对数是一个多值函数:对于每个 x ,存在无数个 z 使得 2**z = x.惯例是返回虚部位于 (-pi, pi] 的 z.

对于实值输入数据类型,`log2` 总是返回实数输出.对于每个不能表示为实数或无穷大的值,它产生 nan 并设置无效浮点错误标志.

对于复数输入,`log2` 是一个具有分支切割 [-inf, 0] 的复数解析函数,并且在它上面是连续的.`log2` 将浮点负零视为无穷小的负数,符合 C99 标准.

在输入具有负实部和非常小的负复数部分（接近0）的情况下,结果非常接近 -pi,以至于它精确地评估为 -pi.

示例

>>> import numpy as np
>>> 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])