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python numpy heaviside用法及代码示例

用法:

numpy.heaviside(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'heaviside'>

计算Heaviside阶跃函数。

Heaviside阶跃函数定义为:

0   if x1 < 0
heaviside(x1, x2) =  x2   if x1 == 0
                      1   if x1 > 0

其中x2通常取为0.5,但有时也使用0和1。

参数:
x1 array_like

输入值。

x2 array_like

x1为0时的函数值。x1.shape != x2.shape,它们必须可广播为通用形状(即成为输出的形状)。

out ndarray, None, 或 tuple of ndarray and None, 可选参数

结果存储的位置。如果提供,它必须具有输入广播到的形状。如果未提供或没有,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 array_like, 可选参数

此条件通过输入广播。在条件为True的位置,将out数组设置为ufunc结果。在其他地方,out数组将保留其原始值。请注意,如果通过默认创建未初始化的输出数组out=None,条件中为False的位置将保持未初始化状态。

**kwargs

有关其他仅关键字的参数,请参见ufunc文档

返回值:
out ndarray或标量

输出数组,x1的逐元素Heaviside阶跃函数。如果x1和x2均为标量,则为标量。

注意:

1.13.0版中的新功能。

参考文献:

例子:

>>> np.heaviside([-1.5, 0, 2.0], 0.5)
array([ 0. ,  0.5,  1. ])
>>> np.heaviside([-1.5, 0, 2.0], 1)
array([ 0.,  1.,  1.])

注:本文由纯净天空筛选整理自 numpy.heaviside。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文的传播和使用请遵循“署名-相同方式共享 4.0 国际 (CC BY-SA 4.0)”协议。