numpy.frexp

numpy.frexp(x, [out1, out2, ]/, [out=(None, None), ]*, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature])=<ufunc 'frexp'>

Разложить элементы x на мантиссу и двоичный показатель.

Возвращает (mantissa, exponent), где x = mantissa * 2**exponent. Мантисса лежит в открытом интервале (-1, 1), а двоичный показатель — целое число со знаком.

Параметры:

xarray_like

Массив чисел для разложения.

out1ndarray, необязательно

Выходной массив для мантиссы. Должен иметь такую же форму, как и x.

out2ndarray, необязательно

Выходной массив для показателя. Должен иметь такую же форму, как и x.

outndarray, None или кортеж из ndarray и None, необязательно

Расположение, в котором хранится результат. Если предоставлен, он должен иметь форму, к которой векторизуются входные данные. Если не предоставлен или None, возвращается только что выделенный массив. Кортеж (возможен только в качестве ключевого аргумента) должен иметь длину, равную количеству выходных данных.

wherearray_like, необязательно

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

**kwargs

Для других ключевых аргументов см. документацию ufunc.

Возвращает:

мантиссаndarray

Значения с плавающей точкой от -1 до 1. Это скаляр, если x — скаляр.

показательndarray

Целые показатели степени 2. Это скаляр, если x — скаляр.

См. также

ldexp

Вычислить y = x1 * 2**x2, обратное значение frexp.

Примечания

Сложные типы данных не поддерживаются, они вызовут исключение TypeError.

Примеры

>>> x = np.arange(9)
>>> y1, y2 = np.frexp(x)
>>> y1
array([ 0.   ,  0.5  ,  0.5  ,  0.75 ,  0.5  ,  0.625,  0.75 ,  0.875,
        0.5  ])
>>> y2
array([0, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4])
>>> y1 * 2**y2
array([ 0.,  1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.])