在 Python 中使用欧拉数

1. 在 Python 中使用 math.e 来获取欧拉数
2. 在 Python 中使用 math.exp() 来获取欧拉数
3. 在 Python 中使用 numpy.exp() 来获取欧拉数

欧拉数或 e 是数学中最基本的常数之一，就像 pi 一样。e 是自然对数函数的基础。它是代表指数常数的无理数。

本教程将演示如何在 Python 中复制欧拉数（e）。

有三种常见的方法来获取欧拉数并将其用于 Python 中的方程式。

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

在 Python 中使用 math.e 来获取欧拉数

Python 模块 math 包含许多可用于方程式的数学常数。欧拉数或 e 是 math 模块具有的常数之一。

from math import e

print(e)

输出：

2.718281828459045

上面的输出是 e 常数的基值。

作为一个示例方程式，让我们创建一个函数，以将 e^n 或 e 的值转换为数字 n 的幂，其中 n = 3。

另外，请注意，Python 中幂运算的语法是双星号**。

from math import e


def getExp(n):
    return e ** n


print(getExp(3))

输出：

20.085536923187664

如果你希望控制结果的小数位数，则可以通过将值格式化为字符串并在格式化后将其打印出来来实现。

要将浮点值的格式设置为小数位数 n，我们可以在字符串上使用 format() 函数，语法为 {:.nf}，其中 n 是要显示的小数位数。

例如，使用上面的相同示例，将输出格式设置为 5 个小数位。

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


print(getExp(3))

输出：

20.08554

在 Python 中使用 math.exp() 来获取欧拉数

math 模块还具有一个称为 exp() 的函数，该函数将 e 的值返回为数字的幂。与 math.e 相比，exp() 函数的执行速度大大提高，并且包含可验证给定 number 参数的代码。

对于此示例，请尝试使用十进制数字作为参数。

import math

print(math.exp(7.13))

输出：

1248.8769669132553

另一个示例是通过将参数设置为 1 来确定该值，从而获得 e 的实际基准值。

import math

print(math.exp(1))

输出：

2.718281828459045

输出是 e 的实际值，设置为小数点后 15 位。

在 Python 中使用 numpy.exp() 来获取欧拉数

NumPy 模块中的 exp() 函数也执行与 math.exp() 相同的操作并接受相同的参数。

不同之处在于，它的执行速度比 math.e 和 math.exp() 都快，而 math.exp() 仅接受标量数，而 numpy.exp() 接受标量数和矢量例如数组和集合。

例如，使用 numpy.exp() 函数来接受浮点数数组和单个整数值。

import numpy as np

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

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

输出：

[20.08553692  365.03746787  678.57838534 1248.87696691]
7.38905609893065

如果将数字数组用作参数，则它将返回 e 常量结果数组，该数组的值提高到给定数组中所有值的幂。如果给定单个数字作为参数，则其行为将与 math.exp() 完全相同。

总之，要获取 Python 中的欧拉数或 e，请使用 math.e。使用 math.exp() 将需要一个数字作为参数以用作指数值，而将 e 作为其基值。

使用 exp() 来计算双星号上的 e 的指数时，**的效果要优于后者，因此，如果要处理大量数字，则最好使用 math.exp()。

另一种选择是使用 numpy.exp()，它支持数字数组作为参数，并且比 math 模块中的两种解决方案都执行得更快。因此，如果方程式中包含向量，请改用 numpy.exp()。