Numpy exp()函数的作用
Numpy exp()函数是numpy中的数学函数,用于计算给定数据的指数值。该函数返回e(自然常数)的幂,即e的x次幂。
使用方法
numpy.exp(x, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj])
主要参数说明:
- x : 输入值,ndarray对象或标量
- out : ndarray、None或ndarray和None的元组,可选。
- 存储结果的位置。如果提供,它必须具有输入广播到的形状。如果未提供或无,则返回新分配的数组。元组(只能作为关键字参数)的长度必须等于输出的数量。
- where : array_like,可选
- rue的值表示计算该位置的ufunc,False的值表示将该值单独留在输出中。
返回值:
- 输出数组,x的元素指数。
示例1:
import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3])
print(np.exp(x))
输出结果为:
array([ 2.71828183, 7.3890561 , 20.08553692])
示例2:
import numpy as np
x = np.array([0, 1, 2])
print(np.exp2(x))
输出结果为:
array([1., 2., 4.])
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