Python numpy exp用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.exp 的用法。

用法:

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

计算输入数组中所有元素的 index 。

参数：

x： array_like

输入值。

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 None，则返回一个新分配的数组。元组(只能作为关键字参数)的长度必须等于输出的数量。

where： 数组，可选

此条件通过输入广播。在条件为真的位置，out数组将设置为 ufunc 结果。在其他地方，out数组将保留其原始值。请注意，如果未初始化out数组是通过默认创建的out=None，其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。

**kwargs：

对于其他仅关键字参数，请参阅 ufunc 文档。

返回：

out： ndarray 或标量

输出数组，逐元素 index x.这是一个标量，如果x是一个标量。

注意：

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

对于复杂的参数 x = a + ib ，我们可以写成 \(e^x = e^a e^{ib}\) 。第一项 \(e^a\) 是已知的(它是真正的参数，如上所述)。第二项 \(e^{ib}\) 是 \(\cos b + i \sin b\) ，一个幅度为 1 且具有周期性相位的函数。

参考：

1：

维基百科，“Exponential function”，https://en.wikipedia.org/wiki/Exponential_function

2：

M. Abramovitz 和 I. A. Stegun，“带有公式、图表和数学表格的数学函数手册”，Dover，1964 年，p。 69,https://personal.math.ubc.ca/~cbm/aands/page_69.htm

例子：

在复平面上绘制exp(x) 的幅度和相位：

>>> import matplotlib.pyplot as plt

>>> 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()