本文简要介绍 python 语言中 numpy.add
的用法。
用法:
numpy.add(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True [, signature, extobj ]) = <ufunc 'add'>
按元素添加参数。
- 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。在条件为真的位置,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,如果未初始化out数组是通过默认创建的
out=None
,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 之和,按元素计算。如果 x1 和 x2 都是标量,则这是一个标量。
参数:
返回:
注意:
就数组广播而言,相当于 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.]])
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注:本文由纯净天空筛选整理自numpy.org大神的英文原创作品 numpy.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。