获取NumPy数组值的幂需要使用NumPy的指数函数numpy.exp()。为了从元素上获取NumPy数组值的幂，需要对数组的每个元素使用指数函数并将结果存储在一个新的NumPy数组中。具体步骤如下：
第一步：导入NumPy库
在代码中首先需要导入NumPy库，以便使用其中提供的函数和方法。
import numpy as np
第二步：定义NumPy数组
为了演示该技巧，我们需要定义一个NumPy数组。在这里，我们定义一个长度为5的一维数组。
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
第三步：使用指数函数对NumPy数组进行幂运算
使用NumPy的指数函数numpy.exp()，对一个数组中的每个元素进行幂运算。指数函数的第一个参数是原始数组，第二个参数是幂次数。
arr_exp = np.exp(arr)
这将创建一个新的NumPy数组arr_exp，其中包含原始数组中每个元素的幂运算结果。
示例1
import numpy as np
# Define sample array
arr = np.array([2, 4, 6, 8, 10])
# Calculate exponent of array values
arr_exp = np.exp(arr)
print(arr_exp)
输出结果：
[7.38905610e+00 5.45981500e+01 4.03428793e+02 2.98095799e+03
2.20264658e+04]
示例2
import numpy as np
# Define sample array
arr = np.array([0, 0.5, 1, 1.5, 2])
# Calculate exponent of array values
arr_exp = np.exp(arr)
print(arr_exp)
输出结果：
[1. 1.64872127 2.71828183 4.48168907 7.3890561 ]
在示例1中，我们使用np.array()函数定义了一个包含5个整数的NumPy数组，并使用np.exp()方法对该数组进行幂运算，计算出每个元素的e的幂。在示例2中，我们定义了一个包含浮点数的NumPy数组，并计算出每个元素的e的幂。在两个示例中，np.exp()方法的输出结果均为新的NumPy数组，其中包含与输入数组大小相等的幂结果。