ee.Array.erfcInv
קל לארגן דפים בעזרת אוספים
אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.
מחשבת את פונקציית השגיאה המשלימה ההפוכה של הקלט על בסיס כל רכיב בנפרד.
שימוש | החזרות |
---|
Array.erfcInv() | מערך |
ארגומנט | סוג | פרטים |
---|
זה: input | מערך | מערך הקלט. |
דוגמאות
עורך הקוד (JavaScript)
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);
הגדרת Python
מידע על Python API ועל שימוש ב-geemap
לפיתוח אינטראקטיבי מופיע בדף
Python Environment.
import ee
import geemap.core as geemap
Colab (Python)
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]))
)
אלא אם צוין אחרת, התוכן של דף זה הוא ברישיון Creative Commons Attribution 4.0 ודוגמאות הקוד הן ברישיון Apache 2.0. לפרטים, ניתן לעיין במדיניות האתר Google Developers. Java הוא סימן מסחרי רשום של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2025-07-26 (שעון UTC).
[null,null,["עדכון אחרון: 2025-07-26 (שעון UTC)."],[[["\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```"]]