numpy.absolute

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

Вычисление абсолютного значения поэлементного.

np.abs — это сокращенная запись для этой функции.

Параметры:

xarray_like

Вводной массив.

outndarray, None, или кортеж ndarray и None, необязательно

Место, в котором хранится результат. Если указано, оно должно иметь форму, к которой входные данные транслируются. Если не указано или равно None, возвращается только что выделенный массив. Кортеж (только как ключевой аргумент) должен иметь длину, равную количеству результатов.

wherearray_like, необязательно

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

**kwargs

Для других ключевых аргументов см. документацию по ufunc.

Возвращаемое значение:

absolutendarray

Ndarray, содержащий абсолютное значение каждого элемента в x. Для комплексного входного значения a + ib, абсолютное значение равно \(\sqrt{ a^2 + b^2 }\). Это скаляр, 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 функцию 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 функцию в комплексной плоскости:

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

Функция abs может быть использована как сокращение для np.absolute над ndarrays.

>>> x = np.array([-1.2, 1.2])
>>> abs(x)
array([1.2, 1.2])