numpy.add

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

Элемент-но складывает аргументы.

Параметры

x1, x2array_like

Массивы, которые нужно сложить. Если x1.shape != x2.shape, они должны быть совместимы для трансляции к общему размеру (который станет размером результата).

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

Место, в которое будет помещен результат. Если указано, оно должно иметь размер, к которому транслируются входные данные. Если не указано или равно None, возвращается только что выделенный массив. Кортеж (возможен только в качестве ключевого аргумента) должен иметь длину, равную количеству результатов.

wherearray_like, optional

Это условие транслируется по входу. В местах, где условие истинно, массив out будет присвоен результат ufunc. В противном случае массив out сохранит свое первоначальное значение. Обратите внимание, что если неинициализированный массив out создан с помощью значения по умолчанию out=None, места в нем, где условие ложно, останутся неинициализированными.

**kwargs

Для других ключевых аргументов см. документацию ufunc.

Возвращает

addndarray or scalar

Сумма x1 и x2, по элементам. Это скаляр, если оба x1 и x2 являются скалярами.

Примечания

Эквивалентно x1 + x2 с точки зрения трансляции массивов.

Примеры

>>> np.add(1.0, 4.0)
5.0
>>> x1 = np.arange(9.0).reshape((3, 3))
>>> x2 = np.arange(3.0)
>>> np.add(x1, x2)
array([[  0.,   2.,   4.],
       [  3.,   5.,   7.],
       [  6.,   8.,  10.]])

Оператор + может быть использован как сокращение для np.add над ndarrays.

>>> x1 = np.arange(9.0).reshape((3, 3))
>>> x2 = np.arange(3.0)
>>> x1 + x2
array([[ 0.,  2.,  4.],
       [ 3.,  5.,  7.],
       [ 6.,  8., 10.]])