NumPy 1.14 - numpy.spacing()

numpy.spacing




numpy

numpy.spacing

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

X और निकटतम सन्निकट संख्या के बीच की दूरी वापस करें।

पैरामीटर:

x : array_like

के अंतर को खोजने के लिए 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:

आउट : array_like

x1 के मूल्यों का अंतर।

टिप्पणियाँ

इसे ईपीएस के सामान्यीकरण के रूप में माना जा सकता है: spacing(np.float64(1)) == np.finfo(np.float64).eps , और x + spacing(x) और x के बीच कोई प्रतिनिधित्व योग्य संख्या नहीं होनी चाहिए। किसी भी परिमित एक्स।

+ - inf और NaN का अंतर NaN है।

उदाहरण

>>> np.spacing(1) == np.finfo(np.float64).eps
True