numpy.log2

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

x以 2 为底的对数。

参数：

x类似数组

输入值。

out ndarray、None 或 ndarray 和 None 的元组，可选

存储结果的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。如果未提供或无，则返回新分配的数组。元组（只能作为关键字参数）的长度必须等于输出的数量。

其中array_like，可选

该条件通过输入广播。在条件为 True 的位置，输出数组将设置为 ufunc 结果。在其他地方，输出数组将保留其原始值。请注意，如果通过 default 创建 未初始化的outout=None数组，则其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。

**夸格

对于其他仅关键字参数，请参阅 ufunc 文档。

返回：

y ndarray

x以 2 为底的对数。如果x是标量，则这是标量。

也可以看看

log, log10, log1p,emath.log2

笔记

1.3.0 版本中的新增功能。

对数是一个多值函数：对于每个x都有无数个z使得2**z = x。约定是返回 虚部位于(-pi, pi]中的z。

对于实值输入数据类型，log2始终返回实数输出。对于每个无法表示为实数或无穷大的值，它会生成nan并设置无效浮点错误标志。

对于复数值输入，log2是一个复分析函数，具有分支切割[-inf, 0]并且从上面连续。log2 将浮点负零作为无穷小负数处理，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 ，以至于其计算结果恰好为-pi。

例子

>>> 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])