numpy.float_power

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

Элементы первого массива возводятся в степени, взятые из второго массива, поэлементно.

Каждый элемент из x1 возводится в степень, соответствующую элементу из x2. x1 и x2 должны быть совместимы для трансляции в один и тот же размер. Это отличается от функции power тем, что целые числа, float16 и float32 преобразуются в числа с плавающей точкой с минимальной точностью float64, чтобы результат всегда был приближённым. Цель состоит в том, чтобы функция возвращала пригодный для использования результат для отрицательных степеней и редко переполнялась для положительных.

Новая в версии 1.12.0.

Параметры:

x1 : array_like Основания. x2 : array_like Показатели степени. out : ndarray, None, или кортеж из ndarray и None, необязательно Местоположение, в которое сохраняется результат. Если указано, оно должно иметь форму, в которую вводятся данные. Если не указано или None, возвращается только что выделенный массив. Кортеж (возможен только как аргумент ключевого слова) должен иметь длину, равную числу результатов. where : array_like, необязательно Значения True указывают на вычисление ufunc в этой позиции, значения False указывают на оставление значения в выводе без изменения. **kwargs Для других аргументов только с ключевыми словами см. документацию ufunc.

Возвращает:

y : ndarray Основания в x1 возводятся в степени из x2.

См. также

power

функция power, сохраняющая тип

Примеры

Возведение каждого элемента в списке в куб.

>>> x1 = range(6)
>>> x1
[0, 1, 2, 3, 4, 5]
>>> np.float_power(x1, 3)
array([   0.,    1.,    8.,   27.,   64.,  125.])

Возведение оснований в разные степени.

>>> x2 = [1.0, 2.0, 3.0, 3.0, 2.0, 1.0]
>>> np.float_power(x1, x2)
array([  0.,   1.,   8.,  27.,  16.,   5.])

Эффект трансляции.

>>> x2 = np.array([[1, 2, 3, 3, 2, 1], [1, 2, 3, 3, 2, 1]])
>>> x2
array([[1, 2, 3, 3, 2, 1],
       [1, 2, 3, 3, 2, 1]])
>>> np.float_power(x1, x2)
array([[  0.,   1.,   8.,  27.,  16.,   5.],
       [  0.,   1.,   8.,  27.,  16.,   5.]])