Python NumPy float_power方法用法及代码示例

NumPy 的 float_power(~) 方法将输入数组中的每个值提高指定的量。

注意

NumPy 的 power(~) 和 float_power(~) 之间存在差异。 NumPy 的 power(~) 方法使用与输入数组相同的数据类型来执行计算；如果您的输入数组仅包含整数，则返回的结果也将是 int 类型。另一方面，float_power(~) 始终使用 float64 以获得最大精度。

参数

1. x1 | array_like

输入数组。

2. x2 | array_like

指数数组。

3. out | Numpy array | optional

您可以将计算的平均值放入 out 指定的数组中，而不是创建新数组。

4. where | boolean 的array | optional

标记为 False 的值将被忽略，即它们的原始值将未被初始化。如果指定了 out 参数，行为会略有不同 - 原始值将保持不变。

返回值

如果 x1 和 x2 是标量，则返回标量，否则返回 NumPy 数组。无论哪种方式，返回的数据类型都是 float64 。

例子

共同指数

np.float_power([1,2,3], 2)



array([1., 4., 9.])

多个指数

x = [1,2,3]
np.float_power(x, [3,2,1])



array([1., 4., 3.])

在这里，我们正在执行 1**3=1 、 2**2=4 和 3**1=3 。

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自Isshin Inada大神的英文原创作品 NumPy | float_power method。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。