Python - scipy.linalg.expm

scipy.linalg 包的 expm() 函数用于使用帕德近似计算矩阵指数。帕德逼近是按既定阶的理函数对函数进行的“最优”逼近。在此技术下，逼近式的幂级数与它逼近的函数的幂级数相符。

语法

scipy.linalg.expm(x)

其中 x 是要进行指数运算的输入矩阵。

示例 1

让我们考虑以下示例 −

# Import the required libraries
from scipy import linalg
import numpy as np

# Define the input array
e = np.array([[100 , 5] , [78 , 36]])
print("Input Array :\n", e)

# Calculate the exponential
m = linalg.expm(e)

# Display the exponential of matrix
print("Exponential of e: \n", m)

输出

上述程序将生成以下输出 −

Input Array :
 [[100 5]
 [ 78 36]]
Exponential of e:
 [[6.74928440e+45 4.84840154e+44]
 [7.56350640e+45 5.43330432e+44]]

示例 2

让我们再举一个示例 −

# Import the required libraries
from scipy import linalg
import numpy as np

# Define the input array
k = np.zeros((3, 3))
print("Input Array :\n", k)

# Calculate the exponential
n = linalg.expm(k)

# Display the exponential of matrix
print("Exponential of k: \n", n)

输出

它将生成以下输出 −

Input Array :
 [[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]]
Exponential of k:
 [[1. 0. 0.]
 [0. 1. 0.]
 [0. 0. 1.]]

Syed Abeed

更新时间： 2021 年 12 月 24 日

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