ee.Array.erfInv

要素ごとに、入力の逆誤差関数を計算します。

用途	戻り値
Array.erfInv()	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([-0.99]).erfInv());  // [-1.82]
print(ee.Array([0]).erfInv());  // [0]
print(ee.Array([0.99]).erfInv());  // [1.82]

var start = -0.99;
var end = 0.99;
var points = ee.Array(ee.List.sequence(start, end, null, 50));
var values = points.erfInv();

// Plot erfInv() defined above.
var chart = ui.Chart.array.values(values, 0, points)
    .setOptions({
      viewWindow: {min: start, max: end},
      hAxis: {
        title: 'x',
        viewWindowMode: 'maximized',
        ticks: [
          {v: -1},
          {v: 0},
          {v: 1}]
      },
      vAxis: {
        title: 'erfInv(x)',
        ticks: [
          {v: -2},
          {v: 0},
          {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([-0.99]).erfInv())  # [-1.82]
display(ee.Array([0]).erfInv())  # [0]
display(ee.Array([0.99]).erfInv())  # [1.82]

start = -0.99
end = 0.99
points = ee.Array(ee.List.sequence(start, end, None, 50))
values = points.erfInv()

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

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