np.exp()的使用

最新推荐文章于 2024-03-14 15:27:50 发布
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np. exp(x)   e的x幂次方

 

import numpy as np

 

print(np.exp(0))

print(np.exp(1))

print(np.exp(2))

 

输出为：

1.0

2.718281828459045

7.38905609893065

 

Numpy.exp函数的用法
qq_42251456的博客
08-30 3766
*numpy.exp(x, /, out=None, , where=True, casting=‘same_kind’, order=‘K’, dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc ‘exp’> 参数注释： x:位置参数，输入值，矩阵参数; out:可变参数，ndarray、None 或 ndarray 和 None 的元组。 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
math.exp()和numpy.exp()区别
LIN的博客
08-10 2126
发现问题过程 在画函数图时，出现报错 only size-1 arrays can be converted to Python scalars 原代码 plt.xticks([-4,-2,0,2,4]) plt.yticks([0.0,0.2,0.4,0.6,0.8,1.0]) X = np.linspace(-4,4,20) Y = 1-1/(1+math.exp(-1.702*(X+3))) plt.plot(X,Y) 原因 math.exp()仅适用于标量 numpy.exp()适用于数组
Python之numpy库——numpy.exp()函数
浮沉随浪。
04-09 7万+
初见这个函数是在做吴恩达ML课后作业时用到的。当初在《利用Python进行数据分析》一书当中也看过这个函数，但是忘记了，果然练习使用才是最好的记忆方式。 后文以np代指numpy。 一、简介 np.exp()函数是求exe^{x}ex的值的函数。 二、返回值 我们以这个函数为例g(z)=11+e−zg(z)=\frac{1}{1+e^{-z}}g(z)=1+e−z1​，代码如下： def sigm...
NumPy库中的np.exp和np.exp2
最新发布
xiaofeixia002X的博客
03-14 3678
在NumPy库中，np.exp和np.exp2示例：如果你想计算 e的3次方，你会使用 np.exp(3)。示例：如果你想计算2的3次方，你会使用 np.exp2(3)。
[转载] python numpy np.exp()函数
u013946150的博客
01-27 1315
参考链接： Python中的numpy.exp def exp(x, *args, **kwargs): # real signature unknown; NOTE: unreliably restored from __doc__ """ exp(x, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) ...
numpy.exp()
weixin_36670529的博客
06-25 1121
numpy.exp()：返回e的幂次方，e是一个常数为2.71828 import numpy as np a = 1 print np.exp(a) a = 2 print np.exp(a) 结果: 2.71828182846 7.38905609893 np.exp(1) 为自身 np.exp(2) 为平方 ...
C = C0 * np.exp(-kc*t) * np.exp(-x*v/D) * np.sin(np.pi*x/L)翻译代码
08-12
C = C0 * np.exp(-kc*t) * np.exp(-x*v/D) * np.sin(np.pi*x/L) 是一个数学公式代码，其中np是一个常用的Python库 numpy 的别名。 这行代码主要是用来计算在给定各种参数条件下，某一时间点 t 以及某一位置点 x 处...
如何使用pypy优化下述代码：def gaussnmdl_ins(qt, t, tr, Umean, hs, sigmax, sigmay, sigmaz, x, y, z, inverse, hi=10e50): Gy = 1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * sigmay) * np.exp(-0.5 * (y / sigmay) ** 2) if inverse == 0: Gz = 1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * sigmaz) * ( np.exp(-0.5 * ((z - hs) / sigmaz) ** 2) + np.exp(-0.5 * ((z + hs) / sigmaz) ** 2)) else: GZ = 0 for ii in range(1, 6): GZ = GZ + np.exp(-0.5 * ((z - 2 * ii * hi - hs) / sigmaz) ** 2) + np.exp( -0.5 * ((z + 2 * ii * hi - hs) / sigmaz) ** 2) + np.exp( -0.5 * ((z - 2 * ii * hi + hs) / sigmaz) ** 2) + np.exp(-0.5 * ((z + 2 * ii * hi + hs) / sigmaz) ** 2) Gz = GZ + 1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * sigmaz) * ( np.exp(-0.5 * ((z - hs) / sigmaz) ** 2) + np.exp(-0.5 * ((z + hs) / sigmaz) ** 2)) dist = qt / Umean * Gy * Gz if t <= tr: c = dist / 2 * (erf(x / (sigmax * np.sqrt(2))) - erf((x - Umean * t) / (sigmax * np.sqrt(2)))) else: c = dist / 2 * (erf((x - Umean * (t - tr)) / (sigmax * np.sqrt(2))) - erf( (x - Umean * t) / (sigmax * np.sqrt(2)))) return c
06-03
Gz = 1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * sigmaz) * (np.exp(-0.5 * ((z - hs) / sigmaz) ** 2) + np.exp(-0.5 * ((z + hs) / sigmaz) ** 2)) else: ii = np.arange(1, 6) GZ = np.sum(np.exp(-0.5 * ((z[:, :, :, None]...
RuntimeWarning: overflow encountered in exp return np.exp(z)/(1+np.exp(z))
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return np.exp(z) / (1 + np.exp(z)) ``` 这里利用了sigmoid函数的性质，将输入值分为正数和负数两种情况来计算sigmoid函数，避免了指数函数的参数过大的问题。 以上两种方法都可以避免出现警告，并且计算结果...
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06-03
要使用np.exp代替np.sqrt(2)，可以使用以下代码： ```python import numpy as np np.exp(0.5 * np.log(2)) ``` 这是因为np.sqrt(2)等价于2的0.5次方，而2的0.5次方可以写成e的0.5 * ln(2)次方，即np.exp(0.5 * np...
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np.exp(),np.power()
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草鸡详细的np.exp(),np.sqrt(),等运算的理解过程。 一个程序猿世界的小白的自我成长之路 ^_&np.exp(x)表示自然数e(2.718281828459045)的多少次方，括号里给数字1，就表示e的1次方，给2表示e的2次方，括号里的数可以是负数或分数。np.sqrt(x)表示开平方，括号给1，表示给1开平方，给2表示2开平方，括号里的数必须大于或等于0。np.power...
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05-13 2170
代码 dist矩阵数据： print('np.exp(dist )\n', np.exp(dist)) 输出结果： 所以矩阵输出中’5.32048241e+011‘结果后面的+011指的是小数点后移11位。单独计算np.exp(27)结果为532048240601.7986 所以，矩阵中exp计算，是指以e为底的指数函数计算的结果，在矩阵中显示中’3.41632440e+105 ‘表示该结果是e为底的指数函数计算出的结果，且小数点后移105位。 ...
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while abs(term) > 1e-10: # 设置一个终止条件。# 使用 math 库中的 exp 函数进行对照。# 测试自定义的 exp 函数。
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运行如下代码会出现如下错误提示 TypeError: can’t multiply sequence by non-int of type ‘float’ #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np x = [1.0, 2.0, 3.0] y = np.exp(0.2*x) print (x,y) 解决办法：在调用 np.exp() 函数前将 x 转换为数组 x = np.array(x) ...
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