numpy.expm1#

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

计算数组中所有元素的 exp(x) - 1。

参数:

xarray_like: 输入值。
outndarray, None, 或 ndarray 和 None 的元组, 可选: 存储结果的位置。如果提供，其形状必须与输入广播后的形状匹配。如果未提供或为 None，则返回一个新分配的数组。元组（只能作为关键字参数）的长度必须等于输出的数量。
wherearray_like, 可选: 此条件会广播到输入上。在条件为 True 的位置，out 数组将被设置为 ufunc 的结果。在其他位置，out 数组将保留其原始值。请注意，如果通过默认的 out=None 创建了未初始化的 out 数组，则其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。
**kwargs: 有关其他仅关键字参数，请参阅 ufunc 文档。

返回:

outndarray 或标量: 逐元素的指数减一：out = exp(x) - 1。如果 x 是一个标量，则结果也是一个标量。

另请参阅

log1p: log(1 + x)，expm1 的逆运算。

备注

对于较小的 x 值，此函数比 exp(x) - 1 提供更高的精度。

示例

exp(1e-10) - 1 的真实值精确到大约 32 位有效数字是 1.00000000005e-10。此示例展示了 expm1 在这种情况下表现出的优越性。

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