numpy.add

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

Элемент-поэлементное сложение аргументов.

Параметры

x1, x2array_like

Массивы, которые нужно сложить. Если x1.shape != x2.shape, они должны быть совместимы для трансляции к одной форме (которая станет формой результата).

outndarray, None, или кортеж ndarray и None, необязательно

Местоположение, в которое будет сохранён результат. Если указано, его форма должна быть совместима с формами входных данных. Если не указано или None, будет возвращён новый массив. Кортеж (только как ключевой параметр) должен иметь длину, равную количеству выходов.

wherearray_like, необязательно

Это условие транслируется над входными данными. В местах, где условие истинно, массив out будет установлен в результат ufunc. В противном случае массив out сохранит своё исходное значение. Обратите внимание, что если пустой массив out создаётся по умолчанию out=None, места внутри него, где условие ложно, останутся неинициализированными.

**kwargs

Для других ключевых аргументов см. документацию ufunc.

Возвращает

addndarray или скаляр

Сумма x1 и x2, по элементам. Это скаляр, если и 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 использоваться как сокращение для np.add на 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.]])