numpy.subtract

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

Вычитание аргументов поэлементно.

Параметры

x1, x2array_like

Массивы, которые будут вычитаться друг из друга. Если x1.shape != x2.shape, они должны быть совместимы для трансляции в одну общую форму (которая становится формой результата).

outndarray, None, или кортеж ndarray и None, необязательно

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

wherearray_like, необязательно

Это условие транслируется по входным данным. В местах, где условие истинно, массив out будет установлен в результат ufunc. В противном случае массив out сохранит свое исходное значение. Обратите внимание, что если массив out создается с помощью значения по умолчанию out=None, места в нём, где условие ложно, останутся неинициализированными.

**kwargs

Для других ключевых аргументов см. документацию ufunc.

Возвращает

yndarray

Разность между x1 и x2, поэлементно. Это скалярное значение, если и x1 и x2 являются скалярами.

Примечания

Эквивалентно x1 - x2 с точки зрения трансляции массивов.

Примеры

>>> np.subtract(1.0, 4.0)
-3.0

>>> x1 = np.arange(9.0).reshape((3, 3))
>>> x2 = np.arange(3.0)
>>> np.subtract(x1, x2)
array([[ 0.,  0.,  0.],
       [ 3.,  3.,  3.],
       [ 6.,  6.,  6.]])

Оператор - может использоваться как сокращение для np.subtract на ndarrays.

>>> x1 = np.arange(9.0).reshape((3, 3))
>>> x2 = np.arange(3.0)
>>> x1 - x2
array([[0., 0., 0.],
       [3., 3., 3.],
       [6., 6., 6.]])