Python dask.array.float_power用法及代碼示例

用法: dask.array.float_power(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'float_power'>

此文檔字符串是從 numpy.float_power 複製的。

可能存在與 Dask 版本的一些不一致之處。

第一個數組元素按元素從第二個數組提升到冪。

將 x1 中的每個堿基提高到 x2 中的位置對應冪。 x1 和 x2 必須可廣播到相同的形狀。這與冪函數的不同之處在於整數、float16 和 float32 被提升為具有最小精度為 float64 的浮點數，因此結果總是不精確的。目的是該函數將為負冪返回一個可用的結果，而對於正冪則很少溢出。

將負值提升為非整數值將返回 nan 。要獲得複數結果，請將輸入轉換為複數，或將 dtype 指定為 complex(參見下麵的示例)。

參數：

x1：array_like: 基地。
x2：array_like: index 。如果 x1.shape != x2.shape ，它們必須可以廣播到一個公共形狀(成為輸出的形狀)。
out：ndarray，None，或 ndarray 和 None 的元組，可選: 存儲結果的位置。如果提供，它必須具有輸入廣播到的形狀。如果未提供或 None，則返回一個新分配的數組。元組(隻能作為關鍵字參數)的長度必須等於輸出的數量。
where：數組，可選: 此條件通過輸入廣播。在條件為 True 的位置，out 數組將設置為 ufunc 結果。在其他地方，out 數組將保留其原始值。請注意，如果通過默認 out=None 創建未初始化的 out 數組，則其中條件為 False 的位置將保持未初始化狀態。
**kwargs：: 對於其他僅關鍵字參數，請參閱 ufunc 文檔。

y：ndarray: x1 中的基數提升為 x2 中的 index 。如果 x1 和 x2 都是標量，則這是一個標量。

例子：

立方體列表中的每個元素。

>>> x1 = range(6)  
>>> x1  
[0, 1, 2, 3, 4, 5]
>>> np.float_power(x1, 3)  
array([   0.,    1.,    8.,   27.,   64.,  125.])

將基數提高到不同的 index 。

>>> x2 = [1.0, 2.0, 3.0, 3.0, 2.0, 1.0]  
>>> np.float_power(x1, x2)  
array([  0.,   1.,   8.,  27.,  16.,   5.])

廣播的效果。

>>> x2 = np.array([[1, 2, 3, 3, 2, 1], [1, 2, 3, 3, 2, 1]])  
>>> x2  
array([[1, 2, 3, 3, 2, 1],
       [1, 2, 3, 3, 2, 1]])
>>> np.float_power(x1, x2)  
array([[  0.,   1.,   8.,  27.,  16.,   5.],
       [  0.,   1.,   8.,  27.,  16.,   5.]])

將負值提升為非整數值將導致 nan(並會生成警告)。

>>> x3 = np.array([-1, -4])  
>>> with np.errstate(invalid='ignore'):  
...     p = np.float_power(x3, 1.5)
...
>>> p  
array([nan, nan])

要獲得複雜的結果，請給出參數 dtype=complex 。

>>> np.float_power(x3, 1.5, dtype=complex)  
array([-1.83697020e-16-1.j, -1.46957616e-15-8.j])

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自dask.org大神的英文原創作品 dask.array.float_power。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

用法:

參數：

返回：

例子：