NumPy absolute() 函数

NumPy absolute() 函数用于逐个元素计算绝对值。它返回一个数组，其中包含输入数组中每个元素的绝对值。此函数与 abs() 相同。

此函数可以处理整数和浮点数组，并且还可以处理复数，返回其绝对值。

语法

以下是 NumPy absolute() 函数的语法 -

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

参数

此函数接受以下参数 -

• x: 要计算其绝对值的输入数组已计算。
• out(可选): 存储结果的位置。如果提供，则必须具有输入广播到的形状。如果未提供或为 None，则返回一个新分配的数组。
• where(可选): 此条件通过输入进行广播。在条件为 True 的位置，out 数组将设置为 ufunc 结果。否则，它将保留其原始值。
• casting(可选): 控制可能发生的数据转换类型。默认为"same_kind"。
• order(可选): 控制结果的内存布局顺序。 'C' 表示 C 阶，'F' 表示 Fortran 阶，'A' 表示如果输入均为 F 则为 'F'，否则为 'C'，'K' 表示尽可能匹配输入的布局。
• dtype(可选): 返回数组的类型以及用于对元素进行求和的累加器的类型。除非指定 dtype，否则默认使用 x 的 dtype。
• subok(可选): 如果为 True，则将传递子类，否则返回的数组将被强制为基类数组。

返回值

此函数返回一个数组，其中包含输入数组 x 中每个元素的绝对值。如果提供了 out，则返回对 out 的引用。

示例:absolute() 函数的基本用法

在以下示例中，我们创建一个包含正数和负数的一维数组，并使用 absolute() 函数计算它们的绝对值 -

import numpy as np

# 创建一维数组
arr = np.array([-1, -2, 3, -4])

# 计算绝对值
result = np.absolute(arr)
print(result)

以下是获得的输出 -

[1 2 3 4]

示例:浮点数的 absolute() 函数

在本例中，我们对浮点数数组使用 absolute() 函数来获取它们的绝对值 -

import numpy as np

# 创建浮点数数组
arr = np.array([-1.1, -2.2, 3.3, -4.4])

# 计算绝对值
result = np.absolute(arr)
print(result)

这将产生以下结果 -

[1.1 2.2 3.3 4.4]

示例:复数的 absolute() 函数

在本例中，我们使用对复数数组调用 absolute() 函数获取其幅值 -

import numpy as np

# 创建复数数组
arr = np.array([1+2j, -3+4j, -5-6j])

# 计算幅值
result = np.absolute(arr)
print(result)

以下是上述代码的输出 -

[2.23606798 5.         7.81024968]

示例:带广播的 absolute() 函数

在本例中，我们演示了如何使用广播absolute() 函数。我们创建一个二维数组，并逐个元素计算绝对值 -

import numpy as np

# 创建二维数组
arr = np.array([[1, -2, 3], [-4, 5, -6]])

# 计算绝对值
result = np.absolute(arr)
print(result)

这将产生以下结果 -

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

numpy_arithmetic_operations.html