Python numpy spacing用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.spacing 的用法。

用法:

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

返回 x 和最近的相邻数字之间的距离。

参数：

x： array_like

要查找的间距的值。

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。

返回：

out： ndarray 或标量

x 值的间距。如果 x 是标量，则这是一个标量。

注意：

它可以被认为是EPS的概括：spacing(np.float64(1)) == np.finfo(np.float64).eps，对于任何有限的x，在x + spacing(x)和x之间不应该有任何可表示的数字。

+- inf 和 NaN 的间距为 NaN。

例子：

>>> np.spacing(1) == np.finfo(np.float64).eps
True