Python numpy subtract用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.subtract 的用法。

用法:

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

按元素减去参数。

参数：

x1, x2： array_like

要相互减去的数组。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。

返回：

y： ndarray

x1 和 x2 的差异，逐元素。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.subtract(1.0, 4.0)
-3.0

>>> x1 = np.arange(9.0).reshape((3, 3))
>>> x2 = np.arange(3.0)
>>> np.subtract(x1, x2)
array([[ 0.,  0.,  0.],
       [ 3.,  3.,  3.],
       [ 6.,  6.,  6.]])

- 运算符可用作 ndarray 上 np.subtract 的简写。

>>> x1 = np.arange(9.0).reshape((3, 3))
>>> x2 = np.arange(3.0)
>>> x1 - x2
array([[0., 0., 0.],
       [3., 3., 3.],
       [6., 6., 6.]])