ee.Array.exp
Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
Tính toán số e được nâng lên luỹ thừa của đầu vào theo từng phần tử.
Cách sử dụng | Giá trị trả về |
---|
Array.exp() | Mảng |
Đối số | Loại | Thông tin chi tiết |
---|
this: input | Mảng | Mảng đầu vào. |
Ví dụ
Trình soạn thảo mã (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);
Thiết lập Python
Hãy xem trang
Môi trường Python để biết thông tin về API Python và cách sử dụng geemap
cho quá trình phát triển tương tác.
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)')
)
Trừ phi có lưu ý khác, nội dung của trang này được cấp phép theo Giấy phép ghi nhận tác giả 4.0 của Creative Commons và các mẫu mã lập trình được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0. Để biết thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo Chính sách trang web của Google Developers. Java là nhãn hiệu đã đăng ký của Oracle và/hoặc các đơn vị liên kết với Oracle.
Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-26 UTC."],[[["\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```"]]