numpy.exp#

numpy.exp(x, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature]) = <ufunc 'exp'>#

计算输入数组中所有元素的指数.

参数:
xarray_like

输入值.

outndarray, None, or tuple of ndarray and None, optional

结果存储到的位置.如果提供,它必须具有输入的广播到的形状. 如果未提供或为 None,则返回一个新分配的数组.一个元组(可能只能作为关键字参数)必须具有等于输出数量的长度.

wherearray_like, optional

此条件在输入上进行广播.在条件为 True 的位置, out 数组将设置为 ufunc 结果.否则, out 数组将保留其原始值.请注意,如果通过默认值 out=None 创建一个未初始化的 out 数组,则其中条件为 False 的位置将保持未初始化.

\kwargs

对于其他仅限关键字的参数,请参阅 ufunc docs .

返回:
outndarray 或标量

输出数组, x 的逐元素指数.如果 x 是标量,则这是一个标量.

参见

expm1

计算数组中所有元素的 exp(x) - 1 .

exp2

计算数组中所有元素的 2x .

注释

无理数 e 也被称为欧拉数.它大约是 2.718281,是自然对数 ln 的底(这意味着,如果 \(x = \ln y = \log_e y\) ,那么 \(e^x = y\) .对于实际输入, exp(x) 始终为正.

对于复数参数, x = a + ib ,我们可以写成 \(e^x = e^a e^{ib}\) .第一项 \(e^a\) 已经知道了(它是实数参数,如上所述).第二项 \(e^{ib}\)\(\cos b + i \sin b\) ,这是一个幅度为1且具有周期性相位的函数.

参考

[1]

Wikipedia, “指数函数”, https://en.wikipedia.org/wiki/Exponential_function

[2]

M. Abramovitz and I. A. Stegun, “Handbook of Mathematical Functions with Formulas, Graphs, and Mathematical Tables,” Dover, 1964, p. 69, https://personal.math.ubc.ca/~cbm/aands/page_69.htm

示例

在复平面中绘制 exp(x) 的大小和相位:

>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import numpy as np
>>> x = np.linspace(-2*np.pi, 2*np.pi, 100)
>>> xx = x + 1j * x[:, np.newaxis] # a + ib over complex plane
>>> out = np.exp(xx)
>>> plt.subplot(121)
>>> plt.imshow(np.abs(out),
...            extent=[-2*np.pi, 2*np.pi, -2*np.pi, 2*np.pi], cmap='gray')
>>> plt.title('Magnitude of exp(x)')
>>> plt.subplot(122)
>>> plt.imshow(np.angle(out),
...            extent=[-2*np.pi, 2*np.pi, -2*np.pi, 2*np.pi], cmap='hsv')
>>> plt.title('Phase (angle) of exp(x)')
>>> plt.show()
../../_images/numpy-exp-1.png