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Pythonのexp関数を利用して指数関数を求める方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】

初心者向けにPythonのexp関数を利用して指数関数を求める方法について現役エンジニアが解説しています。指数関数とは定数を繰り返し掛ける回数を変数で定義している式になります。指数関数を計算するにはPythonではべき乗の記号である**やmathモジュールやNumpyやsympyのexp関数があります。

テックアカデミーマガジンは受講者数No.1のプログラミングスクール「テックアカデミー」が運営。初心者向けにプロが解説した記事を公開中。現役エンジニアの方はこちらをご覧ください。 ※ アンケートモニター提供元:GMOリサーチ株式会社 調査期間:2021年8月12日~8月16日  調査対象:2020年8月以降にプログラミングスクールを受講した18~80歳の男女1,000名  調査手法:インターネット調査

Pythonのexp関数を利用して指数関数を求める方法法について、TechAcademyのメンター(現役エンジニア)が実際のコードを使用して、初心者向けに解説します。

Pythonについてそもそもよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。

 

なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプ、Python講座の内容をもとに紹介しています。

 

田島悠介

今回は、Pythonに関する内容だね!

大石ゆかり

どういう内容でしょうか?

田島悠介

Pythonのexp関数を利用して指数関数を求める方法について詳しく説明していくね!

大石ゆかり

お願いします!

 

目次

  1. 指数関数とは
  2. 指数関数計算に利用する主なモジュールとその比較
  3. mathのexp関数の使い方
  4. Numpyのexp関数の使い方
  5. sympyのexp関数の使い方
  6. 実際に書いてみよう
  7. まとめ

 

指数関数とは

指数関数とは定数aがa > 0であり、かつa≠1であるときに、y = aという形で表現する関数のことをいいます。

このとき定数aのことを底、xのことを指数といいます。もうすこし簡単に言うと「定数aを繰り返し掛ける回数」を変数xで定義しているということになります。

冒頭で「a > 0であり、かつa≠1であるとき」という条件で、話したのは、a<0であるときはxが整数でないとき、xが実数でなくなり、a=1 は定数になるため指数関数ではなくなるためです。

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指数関数計算に利用する主なモジュールとその比較

Pythonで指数関数の計算を行う際には、通常のべき乗の記号である**で計算できます。ネイピア数eを底とする指数関数を行う際には、exp関数というものを使用します。

そこで、ここでは指数関数の計算の中からexp関数を使用するモジュールをいくつか紹介します。

  • math:Pythonの標準モジュールです。ただ自然対数の計算を行うだけであれば、追加でモジュールをインストールすることなく使えます。
  • numpy:数値解析や機械学習でおなじみのライブラリです。numpyといえば配列計算を得意としており、numpyのexp関数の引数では数値の他にnumpyの配列形式(numpy.array)を使えば配列の各値に対して自然対数の計算ができます。つまり、指数関数のグラフを作成をする場合は、numpyを使うと簡単にできます。
  • sympy:こちらは代数計算を行うライブラリです。変数を定義して指数関数の計算を行う場合はこちらのライブラリで計算できます。
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mathのexp関数の使い方

実際にmathを使ってexp関数を使ってみます。

Pythonの標準モジュールなので、そのままインポートし使えます。

import math
print(math.exp(3))

 

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Numpyのexp関数の使い方

Numpyをインストールしていない場合は、以下の1行でNumpyをインストールします。

pip install numpy

Numpyでも基本的にはNumpyをインポートさせて計算を行います。

import numpy as np
print(np.exp(3))

また、以下のように配列計算を行うこともできます。

x = np.array(range(3))
print(np.exp(x))

 

sympyのexp関数の使い方

sympyをインストールしていない場合は、以下の1行でインストールします。

pip install sympy

sympyも数値を入れることで計算を行います。ただ計算結果はexp(x)という形で出力されます。

import sympy
x = sympy.Symbol('x')
y = sympy.exp(x)
print(y.subs(x, 3))

 

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実際に書いてみよう

それでは、実際にコードを実行してみます。今回紹介した3つのモジュールをつかって計算を行います。

import math
import numpy as np
import sympy

# mathを使った例
print("math.exp(3) =", math.exp(3))

# Numpyを使った例
x_arr = np.array(range(5))
print("np.exp(x_arr) =", np.exp(x_arr))

# sympyを使った例
x = sympy.Symbol('x')
y = sympy.exp(x)
print(y.subs(x, 3))

 

まとめ

今回は自然対数を使った指数関数の計算を行う方法を紹介しました。

exp関数は目的に応じてモジュールを使い分けることで数値計算を行うことができますので、いくつかモジュールを知っておくといいでしょう。

監修してくれたメンター

メンター三浦

モバイルゲームを運用している会社のエンジニアをしています。趣味でWEB開発やクラウドコンピューティングもやっており、ソフトもハードもなんでもやります。

TechAcademyジュニアではPythonロボティクスコースを担当しています。好きな言語はPython, Node.js

 

大石ゆかり

内容分かりやすくて良かったです!

田島悠介

ゆかりちゃんも分からないことがあったら質問してね!

大石ゆかり

分かりました。ありがとうございます!

 

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