Python cudf.Series.exp用法及代码示例

用法: Series.exp()

逐元素获取所有元素的 index 。

index 是对数函数的倒数，因此 x.exp().log() = x

DataFrame /系列/索引: 逐元素 index 的结果。

例子：

>>> import cudf
>>> ser = cudf.Series([-1, 0, 1, 0.32434, 0.5, -10, 100])
>>> ser
0     -1.00000
1      0.00000
2      1.00000
3      0.32434
4      0.50000
5    -10.00000
6    100.00000
dtype: float64
>>> ser.exp()
0    3.678794e-01
1    1.000000e+00
2    2.718282e+00
3    1.383117e+00
4    1.648721e+00
5    4.539993e-05
6    2.688117e+43
dtype: float64

exp 对 DataFrame 的操作：

>>> df = cudf.DataFrame({'first': [-1, -10, 0.5],
...                      'second': [0.234, 0.3, 10]})
>>> df
   first  second
0   -1.0   0.234
1  -10.0   0.300
2    0.5  10.000
>>> df.exp()
      first        second
0  0.367879      1.263644
1  0.000045      1.349859
2  1.648721  22026.465795

exp 对索引的操作：

>>> index = cudf.Index([-1, 0.4, 1, 0, 0.3])
>>> index
Float64Index([-1.0, 0.4, 1.0, 0.0, 0.3], dtype='float64')
>>> index.exp()
Float64Index([0.36787944117144233,  1.4918246976412703,
              2.718281828459045, 1.0,  1.3498588075760032],
            dtype='float64')

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自rapids.ai大神的英文原创作品 cudf.Series.exp。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

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