ee.Array.erfInv
קל לארגן דפים בעזרת אוספים
אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.
מחשבת את פונקציית השגיאה ההפוכה של הקלט על בסיס כל רכיב בנפרד.
שימוש | החזרות |
---|
Array.erfInv() | מערך |
ארגומנט | סוג | פרטים |
---|
זה: input | מערך | מערך הקלט. |
דוגמאות
עורך הקוד (JavaScript)
print(ee.Array([-0.99]).erfInv()); // [-1.82]
print(ee.Array([0]).erfInv()); // [0]
print(ee.Array([0.99]).erfInv()); // [1.82]
var start = -0.99;
var end = 0.99;
var points = ee.Array(ee.List.sequence(start, end, null, 50));
var values = points.erfInv();
// Plot erfInv() defined above.
var chart = ui.Chart.array.values(values, 0, points)
.setOptions({
viewWindow: {min: start, max: end},
hAxis: {
title: 'x',
viewWindowMode: 'maximized',
ticks: [
{v: -1},
{v: 0},
{v: 1}]
},
vAxis: {
title: 'erfInv(x)',
ticks: [
{v: -2},
{v: 0},
{v: 2}]
},
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([-0.99]).erfInv()) # [-1.82]
display(ee.Array([0]).erfInv()) # [0]
display(ee.Array([0.99]).erfInv()) # [1.82]
start = -0.99
end = 0.99
points = ee.Array(ee.List.sequence(start, end, None, 50))
values = points.erfInv()
df = pd.DataFrame({'x': points.getInfo(), 'erfInv(x)': values.getInfo()})
# Plot erfInv() defined above.
alt.Chart(df).mark_line().encode(
x=alt.X('x', axis=alt.Axis(values=[-1, 0, 1])),
y=alt.Y('erfInv(x)', axis=alt.Axis(values=[-2, 0, 2]))
)
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\u003eerfInv()\u003c/code\u003e calculates the inverse error function of an input array element-by-element.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIt accepts an \u003ccode\u003eee.Array\u003c/code\u003e as input and returns a new \u003ccode\u003eee.Array\u003c/code\u003e with the calculated values.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe function is useful for statistical analysis and probability calculations involving the normal distribution.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eExamples demonstrate usage and visualization of the function in both JavaScript and Python environments within Google Earth Engine.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# ee.Array.erfInv\n\nOn an element-wise basis, computes the inverse error function of the input.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| Usage | Returns |\n|------------------|---------|\n| Array.erfInv`()` | 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([-0.99]).erfInv()); // [-1.82]\nprint(ee.Array([0]).erfInv()); // [0]\nprint(ee.Array([0.99]).erfInv()); // [1.82]\n\nvar start = -0.99;\nvar end = 0.99;\nvar points = ee.Array(ee.List.sequence(start, end, null, 50));\nvar values = points.erfInv();\n\n// Plot erfInv() 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: -1},\n {v: 0},\n {v: 1}]\n },\n vAxis: {\n title: 'erfInv(x)',\n ticks: [\n {v: -2},\n {v: 0},\n {v: 2}]\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([-0.99]).erfInv()) # [-1.82]\ndisplay(ee.Array([0]).erfInv()) # [0]\ndisplay(ee.Array([0.99]).erfInv()) # [1.82]\n\nstart = -0.99\nend = 0.99\npoints = ee.Array(ee.List.sequence(start, end, None, 50))\nvalues = points.erfInv()\n\ndf = pd.DataFrame({'x': points.getInfo(), 'erfInv(x)': values.getInfo()})\n\n# Plot erfInv() defined above.\nalt.Chart(df).mark_line().encode(\n x=alt.X('x', axis=alt.Axis(values=[-1, 0, 1])),\n y=alt.Y('erfInv(x)', axis=alt.Axis(values=[-2, 0, 2]))\n)\n```"]]