mars.tensor.exp#

mars.tensor.exp(x, out=None, where=None, **kwargs)[来源]#

计算输入张量中所有元素的指数。

Parameters

x (array_like) – 输入值。
out (Tensor, None, 或 tuple 的 Tensor 和 None, 可选) – 结果存储的位置。如果提供，它必须具有和输入相同的广播形状。如果未提供或None，将返回一个新分配的张量。元组（仅作为关键字参数可能）必须具有与输出数量相等的长度。
where (array_like, 可选) – 值为 True 表示在该位置计算 ufunc，值为 False 表示保持输出中的该值不变。
**kwargs – 对于其他仅限关键字的参数，请参见 ufunc 文档.

Returns

out – 输出张量，x的逐元素指数。

Return type

张量

另请参阅

expm1: 计算 exp(x) - 1 对于数组中的所有元素。
exp2: 计算 2**x 对数组中的所有元素。

备注

无理数 e 也被称为欧拉数。它大约等于 2.718281，是自然对数的底数，ln（这意味着，如果 \(x = \ln y = \log_e y\)，那么 \(e^x = y\)。对于实数输入，exp(x) 始终为正。

对于复杂的参数，x = a + ib，我们可以写成 \(e^x = e^a e^{ib}\)。第一个项，\(e^a\)，已经知道了（这是上面描述的实数参数）。第二个项， \(e^{ib}\)，是 \(\cos b + i \sin b\)，这是一个幅度为1且具有周期性相位的函数。

参考文献

1: 维基百科，“指数函数”， http://en.wikipedia.org/wiki/Exponential_function
2: M. Abramovitz 和 I. A. Stegun，《含公式、图形和数学表的数学函数手册》，Dover，1964年，第69页，http://www.math.sfu.ca/~cbm/aands/page_69.htm

示例

绘制exp(x)在复平面上的幅值和相位：

>>> import mars.tensor as mt
>>> import matplotlib.pyplot as plt

>>> x = mt.linspace(-2*mt.pi, 2*mt.pi, 100)
>>> xx = x + 1j * x[:, mt.newaxis] # a + ib over complex plane
>>> out = mt.exp(xx)

>>> plt.subplot(121)
>>> plt.imshow(mt.abs(out).execute(),
...            extent=[-2*mt.pi, 2*mt.pi, -2*mt.pi, 2*mt.pi], cmap='gray')
>>> plt.title('Magnitude of exp(x)')

>>> plt.subplot(122)
>>> plt.imshow(mt.angle(out).execute(),
...            extent=[-2*mt.pi, 2*mt.pi, -2*mt.pi, 2*mt.pi], cmap='hsv')
>>> plt.title('Phase (angle) of exp(x)')
>>> plt.show()