scipy.special.expm1#

scipy.special.expm1(x, out=None) = <ufunc 'expm1'>#

Berechnet exp(x) - 1.

Wenn x nahe Null ist, ist exp(x) nahe 1, sodass die numerische Berechnung von exp(x) - 1 unter katastrophischem Genauigkeitsverlust leiden kann. expm1(x) ist implementiert, um den Genauigkeitsverlust zu vermeiden, der auftritt, wenn x nahe Null ist.

Parameter:

xarray_like: x muss reelle Zahlen enthalten.
outndarray, optional: Optionales Ausgabe-Array für die Funktionswerte

Rückgabe:

skalar oder ndarray: exp(x) - 1 elementweise berechnet.

Beispiele

>>> import numpy as np
>>> from scipy.special import expm1

>>> expm1(1.0)
1.7182818284590451
>>> expm1([-0.2, -0.1, 0, 0.1, 0.2])
array([-0.18126925, -0.09516258,  0.        ,  0.10517092,  0.22140276])

Der exakte Wert von exp(7.5e-13) - 1 ist

7.5000000000028125000000007031250000001318...*10**-13.

Hier ist, was expm1(7.5e-13) liefert

>>> expm1(7.5e-13)
7.5000000000028135e-13

Vergleichen Sie dies mit exp(7.5e-13) - 1, wobei die Subtraktion zu einem „katastrophalen“ Genauigkeitsverlust führt

>>> np.exp(7.5e-13) - 1
7.5006667543675576e-13