numpy.char.add

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

Элемент-но складывает аргументы.

Параметры:

x1, x2array_like

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

outndarray, None, или кортеж из ndarray и None, необязательно

Расположение, в котором сохраняется результат. Если предоставлено, его размер должен соответствовать размерам входных данных. Если не предоставлено или равно None, возвращается только что выделенный массив. Кортеж (возможен только как ключевой аргумент) должен иметь длину, равную числу выходов.

wherearray_like, необязательно

Это условие транслируется по входу. В местах, где условие истинно, out массив будет установлен в результат ufunc. В противном случае out массив сохранит свое исходное значение. Обратите внимание, что если неинициализированный out массив создаётся по умолчанию out=None, места в нём, где условие ложно, останутся неинициализированными.

**kwargs

Для других аргументов только с ключевыми словами, см. документацию ufunc.

Возвращает:

addndarray или скаляр

Сумма x1 и x2, вычисленная поэлементно. Это скаляр, если 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 в качестве сокращения 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.]])