ee.Array.erfc

要素ごとに、入力の相補誤差関数を計算します。

用途戻り値
Array.erfc()配列
引数タイプ詳細
これ: input配列入力配列。

例

コードエディタ（JavaScript）

print(ee.Array([-6]).erfc());  // [2]
print(ee.Array([0]).erfc());  // [1]
print(ee.Array([28]).erfc());  // [0]

var start = -3;
var end = 3;
var points = ee.Array(ee.List.sequence(start, end, null, 50));
var values = points.erfc();

// Plot erfc() defined above.
var chart = ui.Chart.array.values(values, 0, points)
    .setOptions({
      viewWindow: {min: start, max: end},
      hAxis: {
        title: 'x',
        viewWindowMode: 'maximized',
        ticks: [
          {v: start},
          {v: 0},
          {v: end}]
      },
      vAxis: {
        title: 'erfc(x)',
        ticks: [
          {v: 0},
          {v: 1},
          {v: 2}]
      },
      lineWidth: 1,
      pointSize: 0,
    });
print(chart);

Python の設定

Python API とインタラクティブな開発での geemap の使用については、 Python 環境のページをご覧ください。

import ee
import geemap.core as geemap

Colab（Python）

import altair as alt
import pandas as pd

display(ee.Array([-6]).erfc())  # [2]
display(ee.Array([0]).erfc())  # [1]
display(ee.Array([28]).erfc())  # [0]

start = -3
end = 3
points = ee.Array(ee.List.sequence(start, end, None, 50))
values = points.erfc()

df = pd.DataFrame({'x': points.getInfo(), 'erfc(x)': values.getInfo()})

# Plot erfc() defined above.
alt.Chart(df).mark_line().encode(
    x=alt.X('x', axis=alt.Axis(values=[start, 0, end])),
    y=alt.Y('erfc(x)', axis=alt.Axis(values=[0, 1, 2]))
)