numpy.absolute

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

Вычисление абсолютного значения поэлементно.

np.abs — это сокращённая запись для этой функции.

Параметры

xarray_like

Входной массив.

outndarray, None, or tuple of ndarray and None, optional

Расположение, в которое сохраняется результат. Если указано, оно должно иметь форму, к которой входные данные векторизуются. Если не указано или равно None, возвращается недавно выделенный массив. Кортеж (возможен только как ключевой аргумент) должен иметь длину, равную числу выходов.

wherearray_like, optional

Это условие векторизуется по входу. В местах, где условие истинно, массив out будет установлен на результат ufunc. В противном случае массив out сохранит своё исходное значение. Обратите внимание, что если массив out создаётся с помощью значения по умолчанию out=None, места в нём, где условие ложно, останутся неинициализированными.

**kwargs

Для других ключевых аргументов см. документацию ufunc.

Возвращает

absolutendarray

Массив ndarray, содержащий абсолютное значение каждого элемента в x. Для комплексного входного массива a + ib, абсолютное значение равно . Это скалярное значение, если x является скаляром.

Примеры

>>> x = np.array([-1.2, 1.2])
>>> np.absolute(x)
array([ 1.2,  1.2])
>>> np.absolute(1.2 + 1j)
1.5620499351813308

Постройте график функции по [-10, 10]:

>>> import matplotlib.pyplot as plt

>>> x = np.linspace(start=-10, stop=10, num=101)
>>> plt.plot(x, np.absolute(x))
>>> plt.show()

Постройте график функции по комплексной плоскости:

>>> xx = x + 1j * x[:, np.newaxis]
>>> plt.imshow(np.abs(xx), extent=[-10, 10, -10, 10], cmap='gray')
>>> plt.show()