numpy.float_power

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

Элементы первого массива возводятся в степени, соответствующие элементам второго массива, поэлементно.

Каждое основание в x1 возводится в соответствующую степень из x2. x1 и x2 должны быть совместимы для трансляции в одну форму. Это отличается от функции power, так как целые числа, float16 и float32 повышаются до плавающей запятой с минимальной точностью float64, чтобы результат всегда был приближённым. Цель состоит в том, чтобы функция возвращала пригодный результат для отрицательных степеней и редко переполнялась для положительных степеней.

Отрицательные значения, возведённые в нецелую степень, вернут nan. Чтобы получить комплексные результаты, преобразуйте входные данные в комплексные или укажите dtype в complex (см. пример ниже).

New in version 1.12.0.

Parameters:

x1array_like

Основания.

x2array_like

Показатели степени. Если x1.shape != x2.shape, они должны быть совместимы для трансляции в одну форму (которая становится формой результата).

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

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

wherearray_like, optional

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

**kwargs

Для других ключевых аргументов см. документацию по ufunc.

Returns:

yndarray

Основания в x1 возведенные в степень показателей в x2. Это скалярное значение, если оба x1 и x2 являются скалярами.

См. также

power

Функция power, сохраняющая тип.

Примеры

Возведение каждого элемента в список в куб.

>>> x1 = range(6)
>>> x1
[0, 1, 2, 3, 4, 5]
>>> np.float_power(x1, 3)
array([   0.,    1.,    8.,   27.,   64.,  125.])

Возведение оснований в разные степени.

>>> x2 = [1.0, 2.0, 3.0, 3.0, 2.0, 1.0]
>>> np.float_power(x1, x2)
array([  0.,   1.,   8.,  27.,  16.,   5.])

Эффект трансляции.

>>> x2 = np.array([[1, 2, 3, 3, 2, 1], [1, 2, 3, 3, 2, 1]])
>>> x2
array([[1, 2, 3, 3, 2, 1],
       [1, 2, 3, 3, 2, 1]])
>>> np.float_power(x1, x2)
array([[  0.,   1.,   8.,  27.,  16.,   5.],
       [  0.,   1.,   8.,  27.,  16.,   5.]])

Отрицательные значения, возведённые в нецелую степень, приведут к nan (и будет сгенерировано предупреждение).

>>> x3 = np.array([-1, -4])
>>> with np.errstate(invalid='ignore'):
...     p = np.float_power(x3, 1.5)
...
>>> p
array([nan, nan])

Чтобы получить комплексные результаты, задайте аргумент dtype=complex.

>>> np.float_power(x3, 1.5, dtype=complex)
array([-1.83697020e-16-1.j, -1.46957616e-15-8.j])