ee.Array.erfcInv

要素ごとに、入力の逆相補誤差関数を計算します。

用途	戻り値
Array.erfcInv()	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([0.1]).erfcInv());  // [1.163]
print(ee.Array([1]).erfcInv());  // [0]
print(ee.Array([1.9]).erfcInv());  // [-1.163]

var start = 0.001;
var end = 1.999;
var points = ee.Array(ee.List.sequence(start, end, null, 50));
var values = points.erfcInv();

// Plot erfcInv() defined above.
var chart = ui.Chart.array.values(values, 0, points)
    .setOptions({
      viewWindow: {min: start, max: end},
      hAxis: {
        title: 'x',
        viewWindowMode: 'maximized',
        ticks: [
          {v: 0},
          {v: 1},
          {v: 2}]
      },
      vAxis: {
        title: 'erfcInv(x)',
        ticks: [
          {v: -3},
          {v: 0},
          {v: 3}]
      },
      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([0.1]).erfcInv())  # [1.163]
display(ee.Array([1]).erfcInv())  # [0]
display(ee.Array([1.9]).erfcInv())  # [-1.163]

start = 0.001
end = 1.999
points = ee.Array(ee.List.sequence(start, end, None, 50))
values = points.erfcInv()

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

# Plot erfcInv() defined above.
alt.Chart(df).mark_line().encode(
    x=alt.X('x', axis=alt.Axis(values=[0, 1, 2])),
    y=alt.Y('erfcInv(x)', axis=alt.Axis(values=[-3, 0, 3]))
)