NumPy exp2 – 完整指南

作者

大家好，你们都计算过2的4次方或者2的1次方之类的东西吗？例如，要计算 2 的 4 次方，我们通常将 2 乘以 4 次。嗯，这是一项乏味的任务，对吧？所有这些乘法过程花费了大量时间。好吧，我们可以在几分之一秒内获得输出，甚至不需要经历漫长的过程，听起来令人兴奋🙂

这就是Python NumPy库发挥作用的地方。在本文中，我们将了解如何使用 NumPy exp2 函数来计算 2 的不同幂。

没有任何进一步的到期，让我们开始吧。

另请阅读：NumPy 角度 – 返回 Complex 参数的角度

什么是 NumPy exp2？

NumPy exp2是NumPy 库的一个数学函数，用于计算 2 x，其中 x 是传递给该函数的输入数字。从定义上看很简单！现在，让我们深入了解如何在 Python 程序中使用这个函数。让我们首先了解一下该函数的语法。

另请阅读：NumPy exp – 完整指南

NumPy exp2 的语法

numpy.exp2(a)

始终关注 NumPy 库的任何函数的语法，因为它会让您更轻松地编写代码。在语法中，输入a可以是单个数字，也可以是 NumPy 数字数组。

使用 NumPy exp2

现在，让我们编写一些代码来更好地理解它。

带有单个数字的 NumPy exp2

import numpy as np
 
print("2**3 is :",np.exp2(3))
 
print("2**7 is :",np.exp2(7))
 
print("2**10 is :",np.exp2(10))
 
print("2**(-2) is :",np.exp2(-2))

输出

2**3 is : 8.0
2**7 is : 128.0
2**10 is : 1024.0
2**(-2) is : 0.25

在上面的示例中，我们传递了一个数字作为函数的输入np.exp2()。该函数的输出是一个浮点数。

看看使用函数计算 2 的幂是多么容易 🙂

NumPy exp2 与 NumPy 数组

现在让我们传递一个 NumPy 数组作为函数的输入。

import numpy as np
 
a = np.array((-2 , 0 , 4 ))
 
exp2_values = np.exp2(a)
 
print("Input Array :\n",a)
print("Exp2 Values for each element of the Array :\n",exp2_values)

输出

Input Array :
 [-2  0  4]
Exp2 Values for each element of the Array :
 [ 0.25  1.   16.  ]

注意：该函数np.exp2()返回与输入数组具有相同维度的 NumPy 数组。

在上面的示例中，NumPy 数组a作为参数传递给np.exp2()函数。使用该函数计算输入数组中每个元素的 exp2 值np.exp2()。该函数的输出也是一个 NumPy 数组，存储在变量exp2_values中。

在接下来的几行中，我们使用 print 语句分别打印输入数组和输出数组。

到目前为止，您已经学习了如何使用该函数处理单个数字和 NumPy 数字数组。现在，让我们看看如何使用 Python Matplotlib 库绘制函数。

NumPy exp2 的图表

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
a = np.array((1 , 2 , 3 , 4 , 5))
 
b = np.exp2(a)
 
plt.plot(a , b , color = "green" , marker = "o")
plt.title("numpy.exp2()")
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")
plt.show()

输出

NumPy Exp2 图

在上面的代码中，在前两行中，我们导入了 NumPy 和 Matplotlib 库，以便我们可以使用它们的功能。

接下来，我们创建一个变量a来存储 NumPy 数字数组，该数组作为输入传递给 np.exp2() 函数。同样，该变量存储np.exp2()b函数的输出数组。

从接下来的几行开始，我们使用 Matplotlib 库的函数来绘制函数的图形。让我们了解每一行及其用途。

plt.plot() 该函数用于绘制np.exp2()带有四个参数的函数。

  • 第 一个 参数是 NumPy数字数组，绘制在 X 轴（水平轴）上。
  • 第二 个 参数是函数的输出 np.exp2() ，绘制在 Y 轴（垂直轴）上。
  • 第三个参数  是绘图的颜色。
  • 第四 个 参数是标记值，它用指定的标记强调每个点。有不同类型的标记可用于表示曲线上的点。
  • plt.title()设置绘图标题的值。这里，标题是 numpy.exp2()。
  • plt.xlabel()并plt.ylabel()分别设置水平轴和垂直轴的名称。
  • plt.show()用于显示绘图。

就这样，我们完成了示例以及 NumPy exp2 函数的图表。

概括

在本文中，我们学习了如何使用 NumPy exp2 函数来计算 2 个值的幂。我们将该函数与单个数字以及 NumPy 数字数组一起使用。我们还绘制了 NumPy exp2 函数的图表。

请查看参考部分下给出的链接。在这里继续学习并继续探索更多主题。

参考

NumPy 文档 – NumPy exp2