Python에서 오일러 수 사용

1. math.e를 사용하여 Python에서 오일러 수 얻기
2. math.exp()를 사용하여 Python에서 오일러 수 얻기
3. numpy.exp()를 사용하여 Python에서 오일러 수 얻기

오일러의 수 또는e는pi와 같이 수학에서 가장 기본적인 상수 중 하나입니다. e는 자연 로그 함수의 밑입니다. 지수 상수를 나타내는 무리수입니다.

이 튜토리얼은 파이썬에서 오일러 수 (e)를 복제하는 방법을 보여줍니다.

오일러의 수를 구하여 Python의 방정식에 사용하는 세 가지 일반적인 방법이 있습니다.

• math.e사용
• math.exp()사용
• numpy.exp()사용

math.e를 사용하여 Python에서 오일러 수 얻기

Python 모듈math에는 방정식에 사용할 수있는 여러 수학 상수가 포함되어 있습니다. 오일러의 수 또는e는math모듈에있는 상수 중 하나입니다.

from math import e

print(e)

출력:

2.718281828459045

위의 출력은e상수의 기본 값입니다.

예를 들어,e^n또는e의 값을n의 거듭 제곱으로 가져 오는 함수를 생성 해 보겠습니다. 여기서n = 3입니다.

또한 Python의 전원 연산 구문은 이중 별표**입니다.

from math import e


def getExp(n):
    return e ** n


print(getExp(3))

출력:

20.085536923187664

결과의 소수 자릿수를 제어하려는 경우이를 달성하는 방법은 값을 문자열로 형식화하고 형식화 한 후 인쇄하는 것입니다.

부동 소수점 값을n소수 자릿수로 형식화하려면이 구문{:.nf}를 사용하여 문자열에format()함수를 사용할 수 있습니다. 여기서n은 표시 할 소수 자릿수입니다.

예를 들어, 위의 동일한 예를 사용하여 출력을 소수점 이하 5 자리로 형식화합니다.

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


print(getExp(3))

출력:

20.08554

math.exp()를 사용하여 Python에서 오일러 수 얻기

math모듈에는e값을 숫자의 거듭 제곱으로 반환하는exp()라는 함수도 있습니다. math.e와 비교하여exp()함수는 훨씬 더 빠르게 수행되며 주어진 숫자 매개 변수를 검증하는 코드를 포함합니다.

이 예에서는 10 진수를 매개 변수로 사용해보십시오.

import math

print(math.exp(7.13))

출력:

1248.8769669132553

또 다른 예는 값을 결정하기 위해 매개 변수를1로 설정하여e의 실제 기본 값을 가져 오는 것입니다.

import math

print(math.exp(1))

출력:

2.718281828459045

출력은 소수점 15 자리로 설정된e의 실제 값입니다.

numpy.exp()를 사용하여 Python에서 오일러 수 얻기

NumPy모듈 내의exp()함수도 동일한 작업을 수행하고math.exp()와 동일한 매개 변수를 허용합니다.

차이점은math.e및math.exp()둘 다보다 빠르게 수행되고math.exp()는 스칼라 숫자 만 허용하고numpy.exp()는 벡터뿐만 아니라 스칼라 숫자 만 허용한다는 것입니다. 배열 및 컬렉션과 같은.

예를 들어,numpy.exp()함수를 사용하여 부동 소수점 숫자 배열과 단일 정수 값을 모두 허용합니다.

import numpy as np

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

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

출력:

[20.08553692  365.03746787  678.57838534 1248.87696691]
7.38905609893065

숫자 배열이 매개 변수로 사용되는 경우 주어진 배열 내의 모든 값의 거듭 제곱으로 올린e상수의 결과 배열을 반환합니다. 단일 숫자가 매개 변수로 제공되면math.exp()와 똑같이 작동합니다.

요약하면 Python에서 오일러의 수 또는e를 얻으려면math.e를 사용합니다. math.exp()를 사용하면 지수 값으로 사용할 매개 변수로 숫자가 필요하고 기본 값으로e가 필요합니다.

이중 별표에 대한e의 지수를 계산할 때exp()를 사용하면**가 후자보다 성능이 더 좋으므로 큰 숫자를 처리하는 경우math.exp()를 사용하는 것이 좋습니다.

또 다른 옵션은 숫자 배열을 매개 변수로 지원하고math모듈의 두 솔루션보다 빠르게 수행하는numpy.exp()를 사용하는 것입니다. 따라서 벡터가 방정식에 포함 된 경우 대신numpy.exp()를 사용합니다.