ee.Array.erfcInv
با مجموعهها، منظم بمانید
ذخیره و طبقهبندی محتوا براساس اولویتهای شما.
بر اساس عنصر، تابع خطای مکمل معکوس ورودی را محاسبه می کند.
استفاده | برمی گرداند | Array. erfcInv () | آرایه |
استدلال | تایپ کنید | جزئیات | این: input | آرایه | آرایه ورودی |
نمونه ها
ویرایشگر کد (جاوا اسکریپت)
print(ee.Array([0.1]).erfcInv()); // [1.163]
print(ee.Array([1]).erfcInv()); // [0]
print(ee.Array([1.9]).erfcInv()); // [-1.163]
var start = 0.001;
var end = 1.999;
var points = ee.Array(ee.List.sequence(start, end, null, 50));
var values = points.erfcInv();
// Plot erfcInv() defined above.
var chart = ui.Chart.array.values(values, 0, points)
.setOptions({
viewWindow: {min: start, max: end},
hAxis: {
title: 'x',
viewWindowMode: 'maximized',
ticks: [
{v: 0},
{v: 1},
{v: 2}]
},
vAxis: {
title: 'erfcInv(x)',
ticks: [
{v: -3},
{v: 0},
{v: 3}]
},
lineWidth: 1,
pointSize: 0,
});
print(chart);
راه اندازی پایتون
برای اطلاعات در مورد API پایتون و استفاده از geemap
برای توسعه تعاملی به صفحه محیط پایتون مراجعه کنید.
import ee
import geemap.core as geemap
کولب (پایتون)
import altair as alt
import pandas as pd
display(ee.Array([0.1]).erfcInv()) # [1.163]
display(ee.Array([1]).erfcInv()) # [0]
display(ee.Array([1.9]).erfcInv()) # [-1.163]
start = 0.001
end = 1.999
points = ee.Array(ee.List.sequence(start, end, None, 50))
values = points.erfcInv()
df = pd.DataFrame({'x': points.getInfo(), 'erfcInv(x)': values.getInfo()})
# Plot erfcInv() defined above.
alt.Chart(df).mark_line().encode(
x=alt.X('x', axis=alt.Axis(values=[0, 1, 2])),
y=alt.Y('erfcInv(x)', axis=alt.Axis(values=[-3, 0, 3]))
)
جز در مواردی که غیر از این ذکر شده باشد،محتوای این صفحه تحت مجوز Creative Commons Attribution 4.0 License است. نمونه کدها نیز دارای مجوز Apache 2.0 License است. برای اطلاع از جزئیات، به خطمشیهای سایت Google Developers مراجعه کنید. جاوا علامت تجاری ثبتشده Oracle و/یا شرکتهای وابسته به آن است.
تاریخ آخرین بهروزرسانی 2025-07-24 بهوقت ساعت هماهنگ جهانی.
[null,null,["تاریخ آخرین بهروزرسانی 2025-07-24 بهوقت ساعت هماهنگ جهانی."],[[["\u003cp\u003e\u003ccode\u003eerfcInv()\u003c/code\u003e calculates the inverse complementary error function of an input array, element-by-element.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe function accepts an array as input and returns an array of the same size with the calculated values.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIt's used for statistical computations, particularly in areas like probability and signal processing where the error function is relevant.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe \u003ccode\u003eerfcInv()\u003c/code\u003e function provides the inverse mapping of the complementary error function, allowing you to find the input value corresponding to a given probability.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# ee.Array.erfcInv\n\nOn an element-wise basis, computes the inverse complementary error function of the input.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| Usage | Returns |\n|-------------------|---------|\n| Array.erfcInv`()` | Array |\n\n| Argument | Type | Details |\n|---------------|-------|------------------|\n| this: `input` | Array | The input array. |\n\nExamples\n--------\n\n### Code Editor (JavaScript)\n\n```javascript\nprint(ee.Array([0.1]).erfcInv()); // [1.163]\nprint(ee.Array([1]).erfcInv()); // [0]\nprint(ee.Array([1.9]).erfcInv()); // [-1.163]\n\nvar start = 0.001;\nvar end = 1.999;\nvar points = ee.Array(ee.List.sequence(start, end, null, 50));\nvar values = points.erfcInv();\n\n// Plot erfcInv() defined above.\nvar chart = ui.Chart.array.values(values, 0, points)\n .setOptions({\n viewWindow: {min: start, max: end},\n hAxis: {\n title: 'x',\n viewWindowMode: 'maximized',\n ticks: [\n {v: 0},\n {v: 1},\n {v: 2}]\n },\n vAxis: {\n title: 'erfcInv(x)',\n ticks: [\n {v: -3},\n {v: 0},\n {v: 3}]\n },\n lineWidth: 1,\n pointSize: 0,\n });\nprint(chart);\n```\nPython setup\n\nSee the [Python Environment](/earth-engine/guides/python_install) page for information on the Python API and using\n`geemap` for interactive development. \n\n```python\nimport ee\nimport geemap.core as geemap\n```\n\n### Colab (Python)\n\n```python\nimport altair as alt\nimport pandas as pd\n\ndisplay(ee.Array([0.1]).erfcInv()) # [1.163]\ndisplay(ee.Array([1]).erfcInv()) # [0]\ndisplay(ee.Array([1.9]).erfcInv()) # [-1.163]\n\nstart = 0.001\nend = 1.999\npoints = ee.Array(ee.List.sequence(start, end, None, 50))\nvalues = points.erfcInv()\n\ndf = pd.DataFrame({'x': points.getInfo(), 'erfcInv(x)': values.getInfo()})\n\n# Plot erfcInv() defined above.\nalt.Chart(df).mark_line().encode(\n x=alt.X('x', axis=alt.Axis(values=[0, 1, 2])),\n y=alt.Y('erfcInv(x)', axis=alt.Axis(values=[-3, 0, 3]))\n)\n```"]]