Python math.erf() 方法

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Python 的 math.erf() 方法用于计算误差函数。它是一种数学方法，描述了在正态分布中事件发生在特定值范围内的概率。

在数学上，误差函数定义为：

$$\mathrm{erf(x)\:=\:\frac{2}{\sqrt{\pi}}\:\int^{x}_{0}\:e^{−t^{2}}\:dt}$$

其中，e 是自然对数的底数，π 是数学常数 pi。误差函数是一个奇函数，这意味着 erf(-x) = -erf(x)，并且其值介于 -1 和 1 之间。

语法

以下是 Python math.erf() 方法的基本语法：

math.erf(x)

参数

此方法接受一个实数或数值表达式作为参数，用于计算误差函数的值。

返回值

该方法返回在 x 处计算的误差函数的值。

示例 1

在下面的示例中，我们使用 math.erf() 方法计算正实数的误差函数：

import math
x = 1.5
result = math.erf(x)
print("Error method for x =", x, ":", result)

输出

获得的输出如下：

Error method for x = 1.5 : 0.9661051464753108

示例 2

在这里，我们使用 math.erf() 方法计算负实数的误差函数：

import math
x = -0.75
result = math.erf(x)
print("Error method for x =", x, ":", result)

输出

以上代码的输出如下：

Error method for x = -0.75 : -0.7111556336535151

示例 3

在这个例子中，我们使用 math.erf() 方法计算 x=2 和 x/2 的误差函数之和：

import math
x = 2
result = math.erf(x) + math.erf(x/2)
print("Error method expression result for x =", x, ":", result) 

输出

我们得到如下所示的输出：

Error method expression result for x = 2 : 1.8380230579686676

示例 4

现在，我们使用 math.erf() 方法直接计算 x=0 的误差函数：

import math
x = 0
result = math.erf(x)
print("Error method for x =", x, ":", result)

输出

产生的结果如下所示：

Error method for x = 0 : 0.0