numpy.exp函数用法

numpy.exp是NumPy库中的一个函数，用于计算数组中每个元素的自然指数（e的指数）。在数学中，自然指数通常是指以自然对数的底数e（约等于2.71828）为底的指数函数。对于给定的输入数组，numpy.exp将数组中的每个元素e^x，其中x是输入数组中的元素值。

该函数的基本用法非常简单，只需要将要进行指数计算的数组或者数值作为参数传递给numpy.exp即可。这个函数可以接收任何numpy兼容的数组类型，包括标量、向量、矩阵等，并返回相同形状的数组，其中每个元素都是原始数组对应元素的指数值。

下面是一个简单的例子：

import numpy as np

# 创建一个包含三个元素的numpy数组
a = np.array([1, 2, 3])

# 计算每个元素的自然指数
exp_a = np.exp(a)

print(exp_a)  # 输出将会是 [2.71828183 7.3890561 20.08553692]

在上面的例子中，我们首先导入了numpy库，并创建了一个包含三个元素的数组`a`。然后我们调用`np.exp(a)`计算了数组中每个元素的自然指数，并将结果存储在变量`exp_a`中。