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...
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。
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(指数曲线) 欢迎讨论,相互学习。 cdtxw@foxmail.com 分类: OpenCV , Python 好文要顶 关注...
# Python program showing# Graphical representation of#exp() functionimportnumpyasnpimportmatplotlib.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...
# 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") ...
# expm1() function 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 = "*") ...
result = np.exp(3) print("e的3次方:", result) 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...
Exp:返回e的n次方,e是一个常数为2.71828 Exp 函数 返回 e(自然对数的底)的幂次方。 结果:...numpy.exp,numpy.sqrt,np.power等函数的详细理解 草鸡详细的np.exp(),np.sqrt(),等运算的理解过程。 一个程序猿世界的小白的自我成长之路 ^_& np.exp(x)表示自然数e(2.718281828459045)的多少次方,括号里给数...
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np.rint(a) : 各元素 四舍五入 np.modf(a) : 将数组各元素的小数和整数部分以两个独立数组形式返回 np.exp(a) : 计算各元素的指数值 np.sign(a) : 计算各元素的符号值 1(+),0,-1(-) . np.maximum(a, b) np.fmax() : 比较(或者计算)元素级的最大值 np.minimum(a, b) np.fmin() :...