numpy.exp

用例:
numpy.exp(x, /, out=None, *, where=True, casting=‘same_kind’, order=‘K’, dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc ‘exp’>
功能:
对输入数组的每个元素计算指数函数。
参数

变量名	数据类型	功能
x	数组型变量	输入数据。
out	n维数组，None，n维数组组成的元组，可选参数	指定结果存储的位置。若提供此参数，其维度必须与输入数组广播后的维度一致。若不提供此参数或参数值为None，将返回新开辟的数组。若此参数为元组，其长度必须和返回值的个数保持一致。
where	数组型变量，可选参数	`True`用于标记进行函数计算的位置，`False`用于标记此位置不进行函数计算，直接将输入值原样返回，通常用默认值即可。

返回值

变量名	数据类型	功能
out	n维数组或标量	对x中每个元素求指数函数的计算结果。如果x为标量，那out也为标量。

备注
无理数e也被称为欧拉数，是自然对数的底数，其近似值为2.718281。ln（如果x=ln⁡y=log⁡eyx=\ln y=\log_e yx=lny=logey，那么ex=ye^x=yex=y）。对于实数输入值，exp(x)的返回值通常为正数。
对于复数输入值x = a + ib，我们的计算公式为ex=eaeibe^x=e^ae^{ib}ex=eaeib。第一部分eae^aea为实部，其计算方法同上。第二部分eibe^{ib}eib也可写为cos⁡b+isin⁡b\cos b+i\sin bcosb+isinb。
示例:
在复平面上绘制exp(x)的幅值和相位:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
x = np.linspace(-2*np.pi, 2*np.pi, 100)
xx = x + 1j * x[:, np.newaxis]         # 复平面上的a + ib
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('exp(x)的幅值')
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('exp(x)的相位')
plt.show()

github链接
https://github.com/wzy6642/numpy-translate

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