Python numpy.expm1()

numpy.expm1(array, out = None, where = True, casting = ‘same_kind’, order = ‘K’, dtype = None) :
这个数学函数帮助用户计算所有元素的指数，从所有输入数组元素中减去1。

参数 :

array : [array_like]输入数组或对象的元素，我们需要测试。
out : [ndarray, optional]输出数组，其尺寸与输入数组相同，与结果放在一起。
**kwargs :允许你向一个函数传递长度可变的关键字参数。当我们想在一个函数中处理命名的参数时，它就会被使用。
where : [array_like, optional]真值意味着在该位置计算通用函数(ufunc)，假值意味着在输出中不考虑该值。

返回 :

一个具有指数（输入数组的所有元素）-1的数组。

代码1：工作

# Python program explaining
# expm1() function
  
import numpy as np
  
in_array = [1, 3, 5]
print ("Input array : \n", in_array)
  
exp_values = np.exp(in_array)
print ("\nExponential value of array element : "
       "\n", exp_values)
  
expm1_values = np.expm1(in_array)
print ("\n(Exponential value of array element) - (1) "
       ": \n", expm1_values)

输出 :

Input array : 
 [1, 3, 5]

Exponential value of array element : 
 [   2.71828183   20.08553692  148.4131591 ]

(Exponential value of array element) - (1) : 
 [   1.71828183   19.08553692  147.4131591 ]

代码2：图形表示法

# Python program showing
# Graphical representation of 
# expm1() function
  
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
  
in_array = [1, 1.2, 1.4, 1.6, 1.8, 2]
out_array = np.expm1(in_array)
  
print("out_array : ", out_array)
  
y = [1, 1.2, 1.4, 1.6, 1.8, 2]
plt.plot(in_array, y, color = 'blue', marker = "*")
  
# red for numpy.expm1()
plt.plot(out_array, y, color = 'red', marker = "o")
plt.title("numpy.expm1()")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.show()

输出 :
out_array : [ 1.71828183 2.32011692 3.05519997 3.95303242 5.04964746 6.3890561 ]
Python中的numpy.expm1()