Python NumPyのscimathで底2の対数を計算する方法（np.emath.log2の使い方）

PythonのNumPyでscimathを使って底2の対数（log2）を計算するには、np.emath.log2()メソッドを使用します。このメソッドは、指定した値xの底2の対数を返します。引数xがスカラーであれば結果もスカラーとして、配列であれば配列として返されます。第1パラメータのxは、底2の対数を求めたい値（または値の集合）です。

実行手順

まず、必要なライブラリをインポートします。

import numpy as np

array()メソッドを使ってNumPy配列を作成します。ここでは、正負の無限大や負の値など、さまざまなケースを含む配列を用意しています。

arr = np.array([np.inf, -np.inf, 16, np.exp(1), -np.exp(1), -32])

作成した配列を表示します。

print("Our Array...\n",arr)

配列の次元数を確認します。

print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

配列のデータ型を確認します。

print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

配列の形状を確認します。

print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)

scimathを使って底2の対数を計算するために、np.emath.log2()メソッドを呼び出します。このメソッドは、入力がスカラーならスカラーを、配列なら配列を返します。

print("\nResult (log2)...\n",np.emath.log2(arr))

サンプルコード

import numpy as np

# array()メソッドを使ってNumPy配列を作成
arr = np.array([np.inf, -np.inf, 16, np.exp(1), -np.exp(1), -32])

# 配列を表示
print("Our Array...\n",arr)

# 次元数を確認
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

# データ型を確認
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

# 形状を確認
print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)

# scimathを使って底2の対数を計算
# スカラー入力ならスカラーを、配列入力なら配列を返す
print("\nResult (log2)...\n",np.emath.log2(arr))

実行結果

Our Array...
[ inf -inf 16. 2.71828183 -2.71828183
-32. ]

Dimensions of our Array...
1

Datatype of our Array object...
float64

Shape of our Array object...
(6,)

Result (log2)...
[ inf+0.j inf+4.53236014j 4. +0.j
1.44269504+0.j 1.44269504+4.53236014j 5. +4.53236014j]

実行結果を見ると、通常のnp.log2()ではエラーやNaNになる負の値や-infに対しても、np.emath.log2()は複素数として適切に計算できていることがわかります。たとえば、-32の底2の対数は「5.+4.53236014j」という複素数の結果になります。これは、emathモジュールが自動的に複素数領域へ拡張して処理してくれるためです。