numpy.power
-
numpy.power(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'power'> -
Элементы первого массива возводятся в степени из второго массива, поэлементно.
Каждый элемент основания в
x1возводится в соответствующую степень изx2.x1иx2должны быть совместимы для трансляции в одинаковую форму. Обратите внимание, что целое число в отрицательной целой степени вызовет ValueError.Параметры: -
x1 : array_like -
Основания.
-
x2 : array_like -
Показатели степени.
-
out : ndarray, None, or tuple of ndarray and None, optional -
Расположение, в которое сохраняется результат. Если предоставлено, оно должно иметь форму, к которой транслируются входные данные. Если не предоставлено или
None, возвращается свежевыделенный массив. Кортеж (возможен только в качестве ключевого аргумента) должен иметь длину, равную числу выходов. -
where : array_like, optional -
Значения True указывают на вычисление ufunc в данной позиции, значения False указывают на то, чтобы оставить значение в выходе без изменений.
- **kwargs
-
Для других ключевых аргументов см. документацию ufunc.
Возвращает: -
y : ndarray -
Основания в
x1в степени показателей вx2. Это скаляр, если обаx1иx2являются скалярами.
См. также
-
float_power - Функция возведения в степень, которая преобразует целые числа в числа с плавающей точкой
Примеры
Возведение каждого элемента в списке в куб.
>>> x1 = range(6) >>> x1 [0, 1, 2, 3, 4, 5] >>> np.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.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.power(x1, x2) array([[ 0, 1, 8, 27, 16, 5], [ 0, 1, 8, 27, 16, 5]]) -
© 2005–2019 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.15.4/reference/generated/numpy.power.html