Fungsi eksponensial di python numpy

np. exp

Np. exp() adalah fungsi matematika yang digunakan untuk menemukan nilai eksponensial dari semua elemen yang ada dalam larik input. Fungsi numpy exp() mengambil tiga argumen yaitu array masukan, larik keluaran, di mana, dan **kwargs, dan mengembalikan array yang berisi semua eksponensial .

Untuk menemukan nilai eksponensial dari input array di Python, gunakan metode numpy exp()

Sintaksis

numpy.exp(input array,output array( to store the results,optional),where,**kwargs)

Parameter

Np. exp() function mengambil satu parameter yang diperlukan, larik input, dan semua parameter lainnya adalah opsional.

Parameter pertama adalah larik input, yang harus kita temukan nilai eksponensialnya

Parameter kedua adalah array keluaran yang ditempatkan dengan hasilnya

Parameter ketiga digunakan untuk menyiarkan nilai input

Parameter keempat dan terakhir adalah **kwargs, yang memungkinkan kita meneruskan kata kunci dengan panjang variabel ke argumen suatu fungsi

Nilai Pengembalian

T fungsinya mengembalikan larik yang berisi semua nilai eksponensial dari larik input.

Contoh program pada metode exp() dengan Python

Tulis sebuah program untuk menunjukkan cara kerja fungsi exp() dengan Python

# app.py

import numpy as np

a = [1, 2, 3, 4]
b = [53, 22, 11]
print("Input array: ", a, "\n")
print("Exponential values: ", np.exp(a), "\n")
print("Input array: ", b, "\n")
print("Exponential values: ", np.exp(b), "\n")

Keluaran

python3 app.py
Input array:  [1, 2, 3, 4]

Exponential values:  [ 2.71828183  7.3890561  20.08553692 54.59815003]

Input array:  [53, 22, 11]

Exponential values:  [1.04137594e+23 3.58491285e+09 5.98741417e+04]

Dalam contoh ini, kita telah melihat bahwa dengan melewatkan larik masukan, kita mendapatkan larik keluaran yang terdiri dari nilai eksponensial dari elemen larik masukan

Pustaka NumPy berisi berbagai fungsi eksponensial, salah satunya. Fungsi ini digunakan untuk melakukan perhitungan pada larik atau larik n-dimensi. Fungsi eksponensial digunakan untuk menghitung logaritma dan nilai eksponensial elemen array. Dalam python, eksponensial NumPy menyediakan berbagai fungsi untuk menghitung nilai log dan exp. Fungsi terdaftar sebagai. loglp, log1, log2, log3 untuk log. Expml, exp2, exp untuk menghitung nilai eksponensial

Sintaksis

Untuk menggunakan fungsi eksponensial ini perlu mengimpor perpustakaan numPy. Setelah mengimpor paket, kita dapat menggunakan fungsi yang berbeda untuk menghitung nilai eksponensial

import numPy as myNum
myarr = myNum.array([100, 400, 500, 700, 800])
myNum.exp(myarr)

Dalam sintaks di atas, kami menggunakan fungsi exp() untuk menghitung nilai eksponensial dari elemen array

Mulai Kursus Pengembangan Perangkat Lunak Gratis Anda

Pengembangan web, bahasa pemrograman, pengujian Perangkat Lunak & lainnya

Paket Pengembangan Perangkat Lunak Semua dalam Satu(600+ Kursus, 50+ proyek)

Harga
Lihat Kursus

600+ Kursus Daring. 50+ proyek. 3000+ Jam. Sertifikat yang Dapat Diverifikasi. Akses Seumur Hidup
4. 6 (86.452 peringkat)

e. g

myNum.exp(your_array)

Singkatnya, kita bisa melewatkan array kita di dalam fungsi eksponensial untuk menghitung nilainya

Bagaimana Fungsi eksponensial Bekerja di NumPy?

Seperti sekarang kita tahu bahwa kita menggunakan fungsi eksponensial NumPy untuk mendapatkan nilai eksponensial dari setiap elemen array. Array ini dapat berupa array tunggal, dua, tiga atau multidimensi. Fungsi eksponensial mengambil dua parameter. Beberapa parameter lain juga ada dimana dan keluar tetapi kita akan membahas lebih lanjut tentang parameter dasar yang dibutuhkan

numpy_name.exp(param)

Di sini fungsi ini mengambil satu parameter bernama x. Parameter ini seperti input yang dibutuhkan untuk menghitung nilai. Kita hanya perlu melewatkan array kita di dalam fungsi. Parameter input ini dapat menerima apa pun seperti array juga dapat menerima nilai tunggal juga tidak ada batasan, jadi bagaimanapun kita juga dapat menghitung nilai elemen tunggal jika diperlukan. Untuk melewatkan nilai tunggal apa pun, sintaksnya akan terlihat seperti ini, lihat di bawah;

1. Dengan nilai tunggal;

Sintaksis

numpy_name.exp(your_value here ..)

Contoh

import numPy as myNum
myNum.exp(100)

Jadi dalam hal ini kita hanya meneruskan elemen tunggal sebagai parameter di sini sehingga fungsi exp() ini akan menghitung nilai eksponensialnya

2. Dengan array sebagai parameter di dalam fungsi;

Sintaksis

numpy_name.exp(your_array here ..)

Contoh

import numPy as myNum
myarr = myNum.array([100, 400, 500, 700, 800])
myNum.exp(myarr)

Pada baris kode di atas kita membuat satu array bernama myarr yang akan menampung beberapa elemen di dalamnya. Untuk membuat array kita menggunakan fungsi array() yang disediakan oleh library numPy dengan python. Diikuti oleh fungsi exp() di sini di dalam ini kita meneruskan array yang baru dibuat sebagai parameter dan fungsi ini akan memberi kita nilai eksponensial dari array ini

3. Dengan array multi-dimensi di dalam fungsi exp();

Sintaksis

numpy_name.exp(your 2d array here ..)

Sekarang di sini kita harus membuat satu array 2d untuk bekerja dengannya. Untuk membuat array 2d, kami memiliki satu fungsi yang disebut 'arrang' yang disediakan oleh pustaka numPy dengan python

Mari kita lihat satu struktur dasar untuk membuat array 2d menggunakan fungsi numPy lihat di bawah;

Contoh

import numPy as myNum
myArr = myNum.arange(6)
myNum.exp(myArr)

Dalam contoh di atas kami menggunakan fungsi atur untuk bekerja dengan array 2d dengan python tetapi untuk menggunakannya kami harus mengimpor numPy dalam program kami. Fungsi ini akan membuat satu larik 2d untuk kita diikuti dengan fungsi exp(). kita hanya perlu melewatkan array 2d di dalam fungsi untuk mendapatkan nilai eksponensial dari elemen array

Contoh eksponensial NumPy

Berikut adalah contoh-contoh yang diberikan di bawah ini

Contoh 1

Dalam contoh ini, kami membuat array dimensi tunggal dan menggunakan fungsi exp() untuk mendapatkan nilai exp elemen

Kode

import numpy as myNum
#creating array using numpy
myarr = myNum.array([4, 9, 2, 5])
#using exp() function to get the value
resultarr = myNum.exp(myarr)
#printing the result
print(resultarr)

Keluaran

Contoh #2

Dalam contoh ini kita membuat array tiga dimensi dan menghitung nilainya menggunakan fungsi exp() dari NumPy

Kode

myNum.exp(your_array)

Keluaran

Contoh #3

Dalam contoh ini kita membuat array 2d tetapi sekarang kita menggunakan fungsi exp2(). Untuk mendapatkan nilai exp dari elemen

Kode

myNum.exp(your_array)

Keluaran

Contoh #4

Dalam contoh ini kami membuat array multi dimensi tetapi menggunakan fungsi expm1() dari pustaka fungsi eksponensial dengan python

Kode

myNum.exp(your_array)

Keluaran

Contoh #5

Dalam contoh ini kita menghitung nilai exp dari elemen desimal dengan menggunakan fungsi exp()

Kode

myNum.exp(your_array)

Keluaran

Kesimpulan

Pustaka NumPy menyediakan berbagai fungsi yang dapat digunakan untuk komputasi pada array. Fungsi eksponensial adalah salah satu utilitas yang bisa kita katakan untuk mendapatkan nilai exp dari elemen tersebut. Dengan menggunakan ini, kita bisa mendapatkan nilai exp dari elemen tunggal juga tidak hanya spesifik array. Jadi kita bisa menggunakan elemen ini di dalam array atau elemen tunggal

Artikel yang direkomendasikan

Ini adalah panduan untuk eksponensial NumPy. Di sini kita juga membahas pengantar dan bagaimana fungsi eksponensial bekerja di numpy bersama dengan berbagai contoh dan implementasi kodenya. Anda juga dapat melihat artikel berikut untuk mempelajari lebih lanjut –

Bagaimana Anda melakukan eksponensial di Python NumPy?

Apakah NumPy memiliki fungsi eksponensial?

Bagaimana Anda menulis fungsi eksponensial dengan Python?

Apa fungsi matematika Python untuk eksponensial?