numpy.heaviside

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

Вычисление функции Хевисайда.

Функция Хевисайда определяется как:

                      0   if x1 < 0
heaviside(x1, x2) =  x2   if x1 == 0
                      1   if x1 > 0

где x2 часто принимается равным 0,5, но также иногда используются значения 0 и 1.

Параметры:

x1 : array_like Вводные значения. x2 : array_like Значение функции, когда x1 равно 0. out : ndarray, None, or tuple of ndarray and None, optional Место для хранения результата. Если указано, оно должно иметь форму, к которой векторизуются входные данные. Если не указано или None, возвращается только что выделенный массив. Кортеж (возможен только как ключевой аргумент) должен иметь длину, равную числу выходов. where : array_like, optional Значения True указывают на вычисление функции ufunc в данной позиции, значения False указывают на оставление значения в выходном массиве без изменений. **kwargs Для других ключевых только аргументов см. документацию по ufunc.

Возвращает:

out : ndarray or scalar Выходной массив, элемент-поэлементная функция Хевисайда от x1. Это скаляр, если и x1 и x2 являются скалярами.

Примечания

Введено в версии 1.13.0.

Ссылки

Примеры

>>> np.heaviside([-1.5, 0, 2.0], 0.5)
array([ 0. ,  0.5,  1. ])
>>> np.heaviside([-1.5, 0, 2.0], 1)
array([ 0.,  1.,  1.])