ee.Array.erfcInv
संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें
अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.
यह फ़ंक्शन, हर एलिमेंट के हिसाब से इनपुट के व्युत्क्रम पूरक गड़बड़ी फ़ंक्शन की गणना करता है.
इस्तेमाल | रिटर्न |
---|
Array.erfcInv() | Array |
आर्ग्यूमेंट | टाइप | विवरण |
---|
यह: input | Array | इनपुट ऐरे. |
उदाहरण
कोड एडिटर (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);
Python सेटअप करना
Python API और इंटरैक्टिव डेवलपमेंट के लिए geemap
का इस्तेमाल करने के बारे में जानकारी पाने के लिए,
Python एनवायरमेंट पेज देखें.
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]))
)
जब तक कुछ अलग से न बताया जाए, तब तक इस पेज की सामग्री को Creative Commons Attribution 4.0 License के तहत और कोड के नमूनों को Apache 2.0 License के तहत लाइसेंस मिला है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Developers साइट नीतियां देखें. Oracle और/या इससे जुड़ी हुई कंपनियों का, Java एक रजिस्टर किया हुआ ट्रेडमार्क है.
आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया."],[[["\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```"]]