ee.Array.exp
संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें
अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.
यह फ़ंक्शन, हर एलिमेंट के लिए यूलर की संख्या e की घात के तौर पर इनपुट की वैल्यू का हिसाब लगाता है.
इस्तेमाल | रिटर्न |
---|
Array.exp() | Array |
आर्ग्यूमेंट | टाइप | विवरण |
---|
यह: input | Array | इनपुट ऐरे. |
उदाहरण
कोड एडिटर (JavaScript)
var empty = ee.Array([], ee.PixelType.int8());
print(empty.exp()); // []
// [Math.pow(Math.E, -1), 1, Math.E, 7.389]
print(ee.Array([-1, 0, 1, 2]).exp());
var start = -5;
var end = 2;
var points = ee.Array(ee.List.sequence(start, end, null, 50));
var values = points.exp();
// Plot exp() defined above.
var chart = ui.Chart.array.values(values, 0, points)
.setOptions({
viewWindow: {min: start, max: end},
hAxis: {
title: 'x',
viewWindowMode: 'maximized',
},
vAxis: {
title: 'exp(x)',
},
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
empty = ee.Array([], ee.PixelType.int8())
display(empty.exp()) # []
# [pow(math.e, -1), 1, math.e, 7.389]
display(ee.Array([-1, 0, 1, 2]).exp())
start = -5
end = 2
points = ee.Array(ee.List.sequence(start, end, None, 50))
values = points.exp()
df = pd.DataFrame({'x': points.getInfo(), 'exp(x)': values.getInfo()})
# Plot exp() defined above.
alt.Chart(df).mark_line().encode(
x=alt.X('x'),
y=alt.Y('exp(x)')
)
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\u003eArray.exp()\u003c/code\u003e calculates the exponential of each element in an input array, raising Euler's number (e) to the power of each element.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe function returns a new array with the calculated exponential values.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIt can be applied to arrays of any numeric data type and even empty arrays.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe examples provided showcase its usage in both JavaScript and Python environments for interactive visualization.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# ee.Array.exp\n\nOn an element-wise basis, computes the Euler's number e raised to the power of the input.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| Usage | Returns |\n|---------------|---------|\n| Array.exp`()` | 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\nvar empty = ee.Array([], ee.PixelType.int8());\nprint(empty.exp()); // []\n\n// [Math.pow(Math.E, -1), 1, Math.E, 7.389]\nprint(ee.Array([-1, 0, 1, 2]).exp());\n\nvar start = -5;\nvar end = 2;\nvar points = ee.Array(ee.List.sequence(start, end, null, 50));\nvar values = points.exp();\n\n// Plot exp() 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 },\n vAxis: {\n title: 'exp(x)',\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\nempty = ee.Array([], ee.PixelType.int8())\ndisplay(empty.exp()) # []\n\n# [pow(math.e, -1), 1, math.e, 7.389]\ndisplay(ee.Array([-1, 0, 1, 2]).exp())\n\nstart = -5\nend = 2\npoints = ee.Array(ee.List.sequence(start, end, None, 50))\nvalues = points.exp()\n\ndf = pd.DataFrame({'x': points.getInfo(), 'exp(x)': values.getInfo()})\n\n# Plot exp() defined above.\nalt.Chart(df).mark_line().encode(\n x=alt.X('x'),\n y=alt.Y('exp(x)')\n)\n```"]]