NumPy 1.14 - numpy.add()

numpy.add




numpy

numpy.add

numpy.add(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'add'>

तत्व-वार जोड़ें।

पैरामीटर:

X1, x2 : array_like

जोड़ने के लिए सरणियाँ। यदि x1.shape != x2.shape , उन्हें एक सामान्य आकार में प्रसारित किया जाना चाहिए (जो एक या दूसरे के आकार का हो सकता है)।

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:

जोड़ें : ndarray या स्केलर

ए 1 और x2 का योग, तत्व-वार। एक स्केलर लौटाता है यदि दोनों x1 और x2 स्केलर हैं।

टिप्पणियाँ

सरणी प्रसारण के संदर्भ में x1 + x2 बराबर।

उदाहरण

>>> np.add(1.0, 4.0)
5.0
>>> x1 = np.arange(9.0).reshape((3, 3))
>>> x2 = np.arange(3.0)
>>> np.add(x1, x2)
array([[  0.,   2.,   4.],
       [  3.,   5.,   7.],
       [  6.,   8.,  10.]])