Amazon Redshift non supporterà più la creazione di nuovi Python UDFs a partire dalla Patch 198. Python esistente UDFs continuerà a funzionare fino al 30 giugno 2026. Per ulteriori informazioni, consulta il [post del blog](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/). 

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# Funzione EXP
<a name="r_EXP"></a>

La funzione EXP implementa la funzione esponenziale di un'espressione numerica o la base del logaritmo naturale, `e`, elevato alla potenza dell'espressione. La funzione EXP è l'inverso di [Funzione LN](r_LN.md). 

## Sintassi
<a name="r_EXP-synopsis"></a>

```
EXP(expression)
```

## Argomento
<a name="r_EXP-argument"></a>

 *espressione*   
L'espressione di input deve essere un tipo di dati `INTEGER`, `DECIMAL` o `DOUBLE PRECISION`. 

## Tipo restituito
<a name="r_EXP-return-type"></a>

`DOUBLE PRECISION`

## Esempio
<a name="r_EXP-example"></a>

L'esempio seguente utilizza il database di esempio TICKIT. Per ulteriori informazioni, consulta [Database di esempio](c_sampledb.md).

Utilizzare la funzione EXP per prevedere le vendite di biglietti in base a un modello di crescita continua. In questo esempio, la sottoquery restituisce il numero di biglietti venduti nel 2008. Questo risultato è moltiplicato per il risultato della funzione EXP, che specifica un tasso di crescita continua del 7% nel corso di 10 anni. 

```
SELECT (SELECT SUM(qtysold) 
FROM sales, date
WHERE sales.dateid=date.dateid
AND year=2008) * EXP((7::FLOAT/100)*10) qty2018;

+-------------------+
|      qty2018      |
+-------------------+
| 695447.4837722216 |
+-------------------+
```