numpy.exp


                         numpy.exp(x, *ufunc_args) = <ufunc 'exp'>

Функция exp() вычисляет экспоненту всех элементов массива.

Параметры:

x - массив или подобный массиву объект: Входной массив.
*ufunc_args - аргументы универсальной функции: Аргументы, позволяющие настроить и оптимизировать работу функции (подробнее см. универсальные функции).

Возвращает:

результат - массив NumPy или вещественное число: Массив значений экспонент элементов входного массива или число, если на вход подано одно число

Замечание

Данная функция вычисляет $e^{x}$ , где e - число Эйлера, которое является основанием и приблизительно равно 2.718281828459045. Это означает, что если $x = \ln y = \log_{e} y$ , то $e^{x} = y$ , т.е. для вещественных чисел numpy.exp() возвращает всегда положительные значения.

Экспонента может быть определена и для комплексных чисел $x = a + i b$ , как $e^{x} = e^{a} e^{i b}$ , где $e^{a}$ - это экспонента вещественного числа, а $e^{i b}$ - это $\cos b + i \sin b$ .

Смотрите так же:
exp2, expm1,
Экспонента - https://ru.wikipedia.org/wiki/Экспонента

Примеры

>>>> import numpy as np
>>> 
>>> x = np.arange(4)
>>> x
array([0, 1, 2, 3])
>>> 
>>> np.exp(x)
array([ 1.        ,  2.71828183,  7.3890561 , 20.08553692])
>>>
>>>
>>> x = np.linspace(0+0j, 4+4j, 5)
>>> x
array([0.+0.j, 1.+1.j, 2.+2.j, 3.+3.j, 4.+4.j])
>>> 
>>> np.exp(x)
array([  1.         +0.j        ,   1.46869394 +2.28735529j,
        -3.07493232 +6.7188497j , -19.88453084 +2.83447113j,
       -35.68773248-41.32001618j])

PyProg
- NumPy справочное руководство
  - Математические функции
    - exp()

→ expm1()
← trapz()

NumPy справочное руководство

NumPy краткое руководство