NumPy fabs() 函数

NumPy fabs() 函数用于逐个元素计算浮点数的绝对值。

与适用于整数、浮点数和复数的 absolute() 函数不同，fabs() 函数专为浮点数设计。

语法

以下是 NumPy fabs() 函数的语法 -

numpy.fabs(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: 包含待计算绝对值的浮点数的输入数组。
• 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 数组将被设置为 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 顺序，"F"表示 Fortran 顺序，"A"表示如果输入全部为 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:fabs() 函数的基本用法

在以下示例中，我们创建一个包含浮点数的一维数组，并使用 fabs() 函数计算它们的绝对值 -

import numpy as np

# 创建一维数组
arr = np.array([-1.1, -2.2, 3.3, -4.4])

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

以下是获得的输出 -

[1.1 2.2 3.3 4.4]

示例:fabs() 函数的广播功能

在此示例中，我们演示了如何使用 fabs() 函数进行广播。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([[1.1, -2.2, 3.3], [-4.4, 5.5, -6.6]])

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

这将产生以下结果 -

[[1.1 2.2 3.3]
[4.4 5.5 6.6]]

示例:带混合符号数的 fabs() 函数

在此示例中，我们创建一个包含正负浮点数的数组，使用 fabs() 函数获取它们的绝对值 -

import numpy as np

# 创建一个带符号数组
arr = np.array([-5.5, 6.6, -7.7, 8.8])

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

以下是上述代码的输出 -

[5.5 6.6 7.7 8.8]

numpy_arithmetic_operations.html