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
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)_0Keluaran
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)_1Keluaran
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)_2Keluaran
Contoh #5
Dalam contoh ini kita menghitung nilai exp dari elemen desimal dengan menggunakan fungsi exp()
Kode
myNum.exp(your_array)_3Keluaran
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 –