Để trả về kết quả của lũy thừa mà giá trị đầu vào được nâng lên với scimath, sử dụng phương thức scimath.power() trong Python. Trả về x lũy thừa p, tức là kết quả của x**p. Nếu x và p là vô hướng, kết quả cũng là vô hướng, ngược lại trả về mảng. Nếu x chứa giá trị âm, đầu ra được chuyển sang miền phức. Tham số x là giá trị đầu vào. Tham số p là lũy thừa mà x được nâng lên. Nếu x chứa nhiều giá trị, p phải là vô hướng hoặc chứa cùng số lượng giá trị như x. Trong trường hợp sau, kết quả là x[0]**p[0], x[1]**p[1], ....
Các bước thực hiện
Nhập thư viện cần thiết:
import numpy as np
Tạo mảng numpy:
arr = np.array([2, 4, 8, 16, 32])
Hiển thị mảng:
print("Mảng của chúng ta...\n", arr)
Kiểm tra số chiều:
print("\nSố chiều mảng...\n", arr.ndim)
Lấy kiểu dữ liệu:
print("\nKiểu dữ liệu mảng...\n", arr.dtype)
Lấy hình dạng:
print("\nHình dạng mảng...\n", arr.shape)
Tính lũy thừa 2:
print("\nKết quả...\n", np.emath.power(arr, 2))
Ví dụ hoàn chỉnh
import numpy as np
# Tạo mảng
arr = np.array([2, 4, 8, 16, 32])
# Hiển thị mảng
print("Mảng của chúng ta...\n", arr)
# Kiểm tra số chiều
print("\nSố chiều mảng...\n", arr.ndim)
# Lấy kiểu dữ liệu
print("\nKiểu dữ liệu mảng...\n", arr.dtype)
# Lấy hình dạng
print("\nHình dạng mảng...\n", arr.shape)
# Tính lũy thừa 2
print("\nKết quả...\n", np.emath.power(arr, 2))
Kết quả đầu ra
Mảng của chúng ta... [ 2 4 8 16 32] Số chiều mảng... 1 Kiểu dữ liệu mảng... int64 Hình dạng mảng... (5,) Kết quả... [ 4 16 64 256 1024]