Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.4

tf.experimental.numpy.float64

Число с плавающей запятой двойной точности, совместимое с Python float

Наследуется от: inexact

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.experimental.numpy.float_

tf.experimental.numpy.float64(
    *args, **kwargs
)

и C double. Код символа: 'd'. Каноническое имя: np.double. Псевдоним: np.float_. Псевдоним на этой платформе: np.float64: тип числа с плавающей запятой 64-битной точности: знаковый бит, 11 бит показателя степени, 52 бита мантиссы.

Методы

all

all()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy из него и обладает, хотя и нереализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.

См. также соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

any

any()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy из него и обладает, хотя и нереализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.

См. также соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

argmax

argmax()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy из него и обладает, хотя и нереализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.

См. также соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

argmin

argmin()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy из него и обладает, хотя и нереализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.

См. также соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

argsort

argsort()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy из него и обладает, хотя и нереализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.

См. также соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

as_integer_ratio

as_integer_ratio()

double.as_integer_ratio() -> (int, int)

Возвращает пару целых чисел, отношение которых точно равно исходному числу с плавающей запятой, а знаменатель положителен. Возвращает OverflowError для бесконечностей и ValueError для NaN.

np.double(10.0).as_integer_ratio()
(10, 1)
np.double(0.0).as_integer_ratio()
(0, 1)
np.double(-.25).as_integer_ratio()
(-1, 4)

astype

astype()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy из него и обладает, хотя и нереализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.

См. также соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

byteswap

byteswap()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy из него и обладает, хотя и нереализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.

См. также соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

choose

choose()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy из него и обладает, хотя и нереализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.

См. также соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

clip

clip()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy из него и обладает, хотя и нереализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.

См. также соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

compress

compress()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy из него и обладает, хотя и нереализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.

См. также соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

conj

conj()

conjugate

conjugate()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy из него и обладает, хотя и нереализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.

См. также соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

copy

copy()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy из него и обладает, хотя и нереализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.

См. также соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

cumprod

cumprod()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy из него и обладает, хотя и нереализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.

См. также соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

cumsum

cumsum()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy из него и обладает, хотя и нереализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.

См. также соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

diagonal

diagonal()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy из него и обладает, хотя и нереализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.

См. также соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

dump

dump()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy из него и обладает, хотя и нереализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.

См. также соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

dumps

dumps()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy из него и обладает, хотя и нереализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.

См. также соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

fill

fill()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy из него и обладает, хотя и нереализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.

См. также соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

flatten

flatten()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy из него и обладает, хотя и нереализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.

См. также соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

fromhex

fromhex(
    string, /
)

Создает число с плавающей запятой из шестнадцатеричной строки.

float.fromhex('0x1.ffffp10')
2047.984375
float.fromhex('-0x1p-1074')
-5e-324

getfield

getfield()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy из него и обладает, хотя и нереализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.

См. также соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

hex

hex()

Возвращает шестнадцатеричное представление числа с плавающей запятой.

(-0.1).hex()
'-0x1.999999999999ap-4'
3.14159.hex()
'0x1.921f9f01b866ep+1'

is_integer

is_integer()

Возвращает True, если число с плавающей запятой является целым.

item

item()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy из него и обладает, хотя и нереализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.

См. также соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

itemset

itemset()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy из него и обладает, хотя и нереализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.

См. также соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

max

max()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy из него и обладает, хотя и нереализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.

См. также соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

mean

mean()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy из него и обладает, хотя и нереализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.

См. также соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

min

min()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy из него и обладает, хотя и нереализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.

См. также соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

newbyteorder

newbyteorder()

newbyteorder(new_order='S')

Возвращает новый dtype с другим порядком байтов.

Изменения также производятся во всех полях и подмассивах типа данных.

Код new_order может быть любым из следующих:

  • 'S' - поменять тип данных с текущего на противоположный порядок байтов

'<', 'L'

- little endian

'>', 'B'

- big endian

'=', 'N'

- родной порядок

'|', 'I'

- игнорировать (не изменять порядок байтов)

Параметры

new_order : str, optional Принудительный порядок байтов; значение из вышеперечисленных спецификаций порядка байтов. Значение по умолчанию ('S') приводит к перестановке текущего порядка байтов. Код выполняет регистронезависимую проверку первой буквы new_order на указанные выше варианты. Например, 'B' или 'b' или 'biggish' — допустимые значения для задания big-endian.

Возвращаемые значения

new_dtype : dtype Новый dtype объект с заданным изменением порядка байтов.

nonzero

nonzero()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

prod

prod()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

ptp

ptp()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

put

put()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

ravel

ravel()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

repeat

repeat()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

reshape

reshape()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

resize

resize()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

round

round()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

searchsorted

searchsorted()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

setfield

setfield()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

setflags

setflags()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

sort

sort()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

squeeze

squeeze()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

std

std()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

sum

sum()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

swapaxes

swapaxes()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

take

take()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

tobytes

tobytes()

tofile

tofile()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

tolist

tolist()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

tostring

tostring()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

trace

trace()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

transpose

transpose()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

var

var()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

view

view()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. соответствующий атрибут производного класса, который вас интересует.

__abs__

__abs__()

abs(self)

__add__

__add__(
    value, /
)

Возвращает self+value.

__and__

__and__(
    value, /
)

Возвращает self&value.

__bool__

__bool__()

self != 0

__eq__

__eq__(
    value, /
)

Возвращает self==value.

__floordiv__

__floordiv__(
    value, /
)

Возвращает self//value.

__ge__

__ge__(
    value, /
)

Возвращает self>=value.

__getitem__

__getitem__(
    key, /
)

Возвращает self[ключ].

__gt__

__gt__(
    value, /
)

Возвращает self>value.

__invert__

__invert__()

~self

__le__

__le__(
    value, /
)

Возвращает self<=value.

__lt__

__lt__(
    value, /
)

Возвращает self<value.

__mod__

__mod__(
    value, /
)

Возвращает self%value.

__mul__

__mul__(
    value, /
)

Возвращает self*value.

__ne__

__ne__(
    value, /
)

Возвращает self!=value.

__neg__

__neg__()

-self

__or__

__or__(
    value, /
)

Возвращает self|value.

__pos__

__pos__()

+self

__pow__

__pow__(
    value, mod, /
)

Возвращает pow(self, value, mod).

__radd__

__radd__(
    value, /
)

Возвращает value+self.

__rand__

__rand__(
    value, /
)

Возвращает value&self.

__rfloordiv__

__rfloordiv__(
    value, /
)

Возвращает value//self.

__rmod__

__rmod__(
    value, /
)

Возвращает value%self.

__rmul__

__rmul__(
    value, /
)

Возвращает value*self.

__ror__

__ror__(
    value, /
)

Возвращает value|self.

__rpow__

__rpow__(
    value, mod, /
)

Возвращает pow(value, self, mod).

__rsub__

__rsub__(
    value, /
)

Возвращает value-self.

__rtruediv__

__rtruediv__(
    value, /
)

Возвращает value/self.

__rxor__

__rxor__(
    value, /
)

Возвращает value^self.

__sub__

__sub__(
    value, /
)

Возвращает self-value.

__truediv__

__truediv__(
    value, /
)

Возвращает self/value.

__xor__

__xor__(
    value, /
)

Возвращает self^value.

Переменные класса
T
base
data
dtype
flags
flat
imag
itemsize
nbytes
ndim
real
shape
size
strides

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.4/api_docs/python/tf/experimental/numpy/float64

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API