NumPy 1.14 - numpy.absolute()

numpy.absolute




numpy

numpy.absolute

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

निरपेक्ष मूल्य तत्व-वार की गणना करें।

पैरामीटर:

x : array_like

इनपुट सरणी

बाहर : ndarray, कोई नहीं, या tdle of ndarray और कोई नहीं, वैकल्पिक

एक स्थान जिसमें परिणाम संग्रहीत किया जाता है। यदि प्रदान किया जाता है, तो इसका एक आकार होना चाहिए जो कि इनपुट प्रसारित करता है यदि प्रदान नहीं किया गया है या None , तो एक ताज़ा-आवंटित सरणी वापस आ जाती है। एक ट्यूपल (केवल एक कीवर्ड तर्क के रूप में संभव) आउटपुट की संख्या के बराबर लंबाई होना चाहिए।

जहां : array_like, वैकल्पिक

सत्य के मान उस स्थिति में ufunc की गणना करने के लिए संकेत देते हैं, गलत के मान अकेले उत्पादन में मूल्य छोड़ने का संकेत देते हैं।

** kwargs

अन्य कीवर्ड-केवल तर्कों के लिए, ufunc डॉक्स देखें।

यह दिखाता है:

निरपेक्ष : ndarray

एक ndarray जिसमें x में प्रत्येक तत्व का पूर्ण मूल्य है। जटिल इनपुट के लिए, a + ib , निरपेक्ष मान है \ sqrt {a ^ 2 + b ^ 2}

उदाहरण

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

समारोह को प्लॉट करें [-10, 10] :

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> x = np.linspace(start=-10, stop=10, num=101)
>>> plt.plot(x, np.absolute(x))
>>> plt.show()
../../_images/numpy-absolute-1_00_00.png

जटिल विमान पर कार्य प्लॉट करें:

>>> xx = x + 1j * x[:, np.newaxis]
>>> plt.imshow(np.abs(xx), extent=[-10, 10, -10, 10], cmap='gray')
>>> plt.show()
../../_images/numpy-absolute-1_01_00.png