numpy.exp()用法及代码示例

numpy.exp(array，out = None，where = True，cast =’same_kind’，order =’K’，dtype = None)：
此数学函数可帮助用户计算输入数组中所有元素的指数。

参数：

array : [array_like] 我们需要测试的输入数组或对象的元素.
out : [ndarray, optional] 与输入数组具有相同维度的输出数组，放置在结果中.
** kwargs : 允许您将参数的关键字变量长度传递给函数。当我们要处理函数中的命名参数时使用它。
where : [array_like, optional] 真值表示计算该位置的通用函数（ufunc），假值表示将输出中的值单独保留.

返回：

具有输入数组所有元素的指数的数组。 

代码1：工作

# Python program explaining 
# exp() function 
import numpy as np 
  
in_array = [1, 3, 5] 
print ("Input array : ", in_array) 
  
out_array = np.exp(in_array) 
print ("Output array : ", out_array)

输出：

Input array :  [1, 3, 5]
Output array :  [   2.71828183   20.08553692  148.4131591 ]

代码2：图形表示

# Python program showing 
# Graphical representation of  
# exp() 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.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") 
plt.title("numpy.exp()") 
plt.xlabel("X") 
plt.ylabel("Y") 
plt.show()

输出：

Lincoln普通用户

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