NumPy 1.14 - numpy.sign()

numpy.sign




numpy

numpy.sign

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

एक संख्या के संकेत का एक तत्व-वार संकेत लौटाता है।

sign फ़ंक्शन -1 if x < 0, 0 if x==0, 1 if x > 0 लौटाता है -1 if x < 0, 0 if x==0, 1 if x > 0 । नैनो को नैनो इनपुट के लिए लौटाया गया है।

जटिल सूचनाओं के लिए, sign फंक्शन sign(x.real) + 0j if x.real != 0 else sign(x.imag) + 0j देता है sign(x.real) + 0j if x.real != 0 else sign(x.imag) + 0j

जटिल (नैनो, 0) जटिल नैनो इनपुट के लिए लौटा है।

पैरामीटर:

x : array_like

इनपुट मान

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:

y : ndarray

x का चिन्ह।

टिप्पणियाँ

जटिल संख्याओं के लिए आम उपयोग में संकेत की एक से अधिक परिभाषा है। यहाँ प्रयुक्त परिभाषा के बराबर है एक्स / \ sqrt {x * x} जो एक आम विकल्प से अलग है, एक्स / | x |

उदाहरण

>>> np.sign([-5., 4.5])
array([-1.,  1.])
>>> np.sign(0)
0
>>> np.sign(5-2j)
(1+0j)