python opencv np.exp(),np.power() numpy.exp():返回e的幂次方,e是 常数,2.71828 np.power(): 计算 x 的 y 次方。 import numpy as np #计算常数e的幂次方 np.exp(2) #计算 x 的 y 次方 np.power(3,2) exp,高等数学里以自然常数e为底的指数函数,它同时又是航模名词,全称Exponential(指数...
np.exp([1,2,3]) array([2.71828183,7.3890561,20.08553692]) 指定输出数组 a = np.zeros(3) np.exp([1,2,3], out=a) a array([2.71828183,7.3890561,20.08553692]) 在这里,我们将结果输出到数组a中。 指定布尔掩码 np.exp(np.array([1,2,3]), where=[False,True,False]) array([8.345334,7.3890...
# Python program showing# Graphical representation of#exp2() functionimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt in_array = [1,2,3,4,5,6] out_array = np.exp2(in_array) print("out_array : ", out_array) y = [1,2,3,4,5,6] plt.plot(in_array, y, color ='blue', marker ="*"...
importnumpyasnpa=np.array([1223324,25636563,32342266,235350239,27516346320], dtype=np.float128)print(np.exp(a)) 输出: <string>:4: RuntimeWarning: overflow encountered in exp[inf inf inf inf inf] exp()函数为 numpy 数组中的每个值返回一个无穷大。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt in_array = [1, 1.2, 1.4, 1.6, 1.8, 2] out_array = np.expm1(in_array) print("out_array : ", out_array) y = [1, 1.2, 1.4, 1.6, 1.8, 2] plt.plot(in_array, y, color = 'blue', marker = "*") ...
# exp() function importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt in_array=[1,1.2,1.4,1.6,1.8,2] out_array=np.exp(in_array) y=[1,1.2,1.4,1.6,1.8,2] plt.plot(in_array,y,color='blue',marker="*") # red for numpy.exp() plt.plot(out_array,y,color='red',marker="o") ...
a=np.array([1223324,25636563,32342266,235350239,27516346320],dtype=np.float128)print(np.exp(a)) 输出: <string>:4: RuntimeWarning: overflow encountered in exp[inf inf inf inf inf] exp()函数为 numpy 数组中的每个值返回一个无穷大。
exp函数可以帮助金融分析师计算复利收益,并帮助他们做出更准确的投资决策。 例如,假设有一个投资计划,每年收益率为5%,投资期限为5年。我们可以使用exp函数来计算该投资计划在5年后的价值。代码示例如下: import numpy as np # 初始投资金额 initial_investment = 1000 # 年收益率 annual_rate = 0.05 # 投资期限...
在这个示例中,我们首先导入了numpy库,并使用np.exp()函数分别计算了e的2次方和3次方,我们将结果打印出来。 需要注意的是,numpy库中的exp()函数与math库中的exp()函数功能相同,但它们之间有一些差异,numpy库中的exp()函数可以接受数组作为输入,而math库中的exp()函数只能接受单个数值作为输入,numpy库中的exp()...
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