Usa il numero di Eulero in Python

1. Usa math.e per ottenere il numero di Eulero in Python
2. Usa math.exp() per ottenere il numero di Eulero in Python
3. Usa numpy.exp() per ottenere il numero di Eulero in Python

Il numero di Eulero o e è una delle costanti più fondamentali in matematica, molto simile a pi. e è la base delle funzioni logaritmiche naturali. È un numero irrazionale che rappresenta la costante esponenziale.

Questo tutorial dimostrerà come replicare il numero di Eulero (e) in Python.

Ci sono tre modi comuni per ottenere il numero di eulero e usarlo per un’equazione in Python.

• Utilizzando math.e
• Utilizzando math.exp()
• Utilizzando numpy.exp()

Usa math.e per ottenere il numero di Eulero in Python

Il modulo Python math contiene un numero di costanti matematiche che possono essere utilizzate per le equazioni. Il numero di Eulero o e è una di quelle costanti del modulo math.

from math import e

print(e)

Produzione:

2.718281828459045

L’output sopra è il valore di base della costante e.

Come equazione di esempio, creiamo una funzione per ottenere il valore di e^n o e alla potenza di un numero n dove n = 3.

Inoltre, nota che la sintassi per l’operazione di alimentazione in Python è il doppio asterisco **.

from math import e


def getExp(n):
    return e ** n


print(getExp(3))

Produzione:

20.085536923187664

Se si preferisce avere il controllo sul numero di posizioni decimali del risultato, un modo per ottenere ciò è formattare il valore come una stringa e stamparlo dopo averlo formattato.

Per formattare un valore float in n posizioni decimali, possiamo usare la funzione format() su una stringa con questa sintassi {:.nf} dove n è il numero di posizioni decimali da visualizzare.

Ad esempio, utilizzando lo stesso esempio sopra, formatta l’output con 5 cifre decimali.

def getExp(n):
    return "{:.5f}".format(e ** n)


print(getExp(3))

Produzione:

20.08554

Usa math.exp() per ottenere il numero di Eulero in Python

Il modulo math ha anche una funzione chiamata exp() che restituisce il valore di e alla potenza del numero. Rispetto a math.e, la funzione exp() è notevolmente più veloce e include codice che convalida il parametro numerico specificato.

Per questo esempio, prova a utilizzare un numero decimale come parametro.

import math

print(math.exp(7.13))

Produzione:

1248.8769669132553

Un altro esempio sarebbe ottenere il valore di base effettivo di e impostando il parametro su 1 per determinare il valore.

import math

print(math.exp(1))

Produzione:

2.718281828459045

L’uscita è il valore effettivo di e impostato a 15 cifre decimali.

Usa numpy.exp() per ottenere il numero di Eulero in Python

Anche la funzione exp() all’interno del modulo NumPy fa la stessa operazione e accetta lo stesso parametro di math.exp().

La differenza è che funziona più velocemente sia di math.e che di math.exp() e mentre math.exp() accetta solo numeri scalari, numpy.exp() accetta sia numeri scalari che vettori come array e raccolte.

Ad esempio, usa la funzione numpy.exp() per accettare sia un array di numeri in virgola mobile che un singolo valore intero.

import numpy as np

arr = [3.0, 5.9, 6.52, 7.13]
singleVal = 2

print(np.exp(arr))
print(np.exp(singleVal))

Produzione:

[20.08553692  365.03746787  678.57838534 1248.87696691]
7.38905609893065

Se un array di numeri viene utilizzato come parametro, restituirà un array di risultati della costante e elevato alla potenza di tutti i valori all’interno dell’array dato. Se viene fornito un singolo numero come parametro, si comporterà esattamente come math.exp().

In sintesi, per ottenere il numero di Eulero o e in Python, usa math.e. Usando math.exp() sarà necessario un numero come parametro per servire come valore di esponente e e come valore di base.

Usando exp() nel calcolare l’esponente di e sui doppi asterischi, ** si comporta meglio di quest’ultimo, quindi se hai a che fare con numeri enormi, allora è meglio usare math.exp().

Un’altra opzione è usare numpy.exp(), che supporta un array di numeri come parametro ed è più veloce di entrambe le soluzioni del modulo math. Quindi, se i vettori sono coinvolti nell’equazione, usa invece numpy.exp().