numpy.expm1#

numpy.expm1(x, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, сигнатура]) = 'expm1'>#

Вычислить exp(x) - 1 для всех элементов в массиве.

Параметры:

xarray_like: Входные значения.
выходndarray, None или кортеж из ndarray и None, опционально: Место для сохранения результата. Если предоставлено, оно должно иметь форму, в которую транслируются входные данные. Если не предоставлено или None, возвращается вновь выделенный массив. Кортеж (возможен только как ключевой аргумент) должен иметь длину, равную количеству выходов.
гдеarray_like, необязательный: Это условие транслируется на вход. В местах, где условие истинно, выход массив будет установлен в результат ufunc. В других местах выход массив сохранит своё исходное значение. Обратите внимание, что если неинициализированный выход массив создается через стандартный out=None, позиции внутри неё, где условие ложно, останутся неинициализированными.
**kwargs: Для других аргументов, доступных только по ключевым словам, смотрите документация ufunc.

Возвращает:

выходndarray или скаляр: Поэлементная экспонента минус один: out = exp(x) - 1. Это скаляр, если x является скаляром.

Смотрите также

log1p: log(1 + x), обратная функция expm1.

Примечания

Эта функция обеспечивает более высокую точность, чем exp(x) - 1 для малых значений x.

Примеры

Истинное значение exp(1e-10) - 1 является 1.00000000005e-10 до примерно 32 значащих цифр. Этот пример показывает превосходство expm1 в данном случае.

>>> import numpy as np
>>> np.expm1(1e-10)
1.00000000005e-10
>>> np.exp(1e-10) - 1
1.000000082740371e-10