Python dask.array.add用法及代码示例

用法: dask.array.add(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'add'>

此文档字符串是从 numpy.add 复制的。

可能存在与 Dask 版本的一些不一致之处。

按元素添加参数。

参数：

x1, x2：array_like: 要添加的数组。如果 x1.shape != x2.shape ，它们必须可以广播到一个公共形状(成为输出的形状)。
out：ndarray，None，或 ndarray 和 None 的元组，可选: 存储结果的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。如果未提供或 None，则返回一个新分配的数组。元组(只能作为关键字参数)的长度必须等于输出的数量。
where：数组，可选: 此条件通过输入广播。在条件为 True 的位置，out 数组将设置为 ufunc 结果。在其他地方，out 数组将保留其原始值。请注意，如果通过默认 out=None 创建未初始化的 out 数组，则其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。
**kwargs：: 对于其他仅关键字参数，请参阅 ufunc 文档。

add：ndarray 或标量: x1 和 x2 的总和，按元素计算。如果 x1 和 x2 都是标量，则这是一个标量。

注意：

在数组广播方面等价于x1 + x2。

例子：

>>> np.add(1.0, 4.0)  
5.0
>>> x1 = np.arange(9.0).reshape((3, 3))  
>>> x2 = np.arange(3.0)  
>>> np.add(x1, x2)  
array([[  0.,   2.,   4.],
       [  3.,   5.,   7.],
       [  6.,   8.,  10.]])

+ 运算符可用作 ndarray 上 np.add 的简写。

>>> x1 = np.arange(9.0).reshape((3, 3))  
>>> x2 = np.arange(3.0)  
>>> x1 + x2  
array([[ 0.,  2.,  4.],
       [ 3.,  5.,  7.],
       [ 6.,  8., 10.]])

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自dask.org大神的英文原创作品 dask.array.add。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

用法:

参数：

返回：

注意：

例子：