Python numpy absolute用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 numpy.absolute 的用法。

用法:

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

按元素計算絕對值。

np.abs 是此函數的簡寫。

參數：

x： array_like

輸入數組。

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。在條件為真的位置，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，如果未初始化out數組是通過默認創建的out=None，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。

返回：

absolute： ndarray

一個包含每個元素的絕對值的ndarrayx.對於複雜的輸入，a + ib, 絕對值為\(\sqrt{ a^2 + b^2 }\).這是一個標量，如果x是一個標量。

例子：

>>> x = np.array([-1.2, 1.2])
>>> np.absolute(x)
array([ 1.2,  1.2])
>>> np.absolute(1.2 + 1j)
1.5620499351813308

在 [-10, 10] 上繪製函數：

>>> import matplotlib.pyplot as plt

>>> x = np.linspace(start=-10, stop=10, num=101)
>>> plt.plot(x, np.absolute(x))
>>> plt.show()

在複平麵上繪製函數：

>>> xx = x + 1j * x[:, np.newaxis]
>>> plt.imshow(np.abs(xx), extent=[-10, 10, -10, 10], cmap='gray')
>>> plt.show()

abs 函數可用作 ndarray 上 np.absolute 的簡寫。

>>> x = np.array([-1.2, 1.2])
>>> abs(x)
array([1.2, 1.2])