Python numpy sqrt用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 numpy.sqrt 的用法。

用法:

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

按元素返回數組的非負平方根。

參數：

x： array_like

需要平方根的值。

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：

y： ndarray

形狀相同的數組x，包含中每個元素的正平方根x。如果任意元素在x是複數，則返回複數數組(並計算負實數的平方根)。如果所有元素在x是真實的，也是如此y，返回負數元素nan.如果out提供了，y是對它的引用。這是一個標量，如果x是一個標量。

注意：

sqrt has-consistent 與共同的convention-as 它的分支切割了真正的“interval” [-inf, 0)，並且從上麵連續。分支切割是複平麵中的一條曲線，在該曲線上給定的複函數不能是連續的。

例子：

>>> np.sqrt([1,4,9])
array([ 1.,  2.,  3.])

>>> np.sqrt([4, -1, -3+4J])
array([ 2.+0.j,  0.+1.j,  1.+2.j])

>>> np.sqrt([4, -1, np.inf])
array([ 2., nan, inf])