tf.experimental.numpy.int8
Целочисленный тип со знаком, совместимый с C char.
tf.experimental.numpy.int8(
*args, **kwargs
)
Код символа: 'b'. Каноническое имя: np.byte. Псевдоним на этой платформе: np.int8: 8-битное целое число со знаком (-128 до 127).
Методы
all
all()
Не реализовано (виртуальное атрибут)
Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить унифицированный API.
См. также соответствующий атрибут производного класса, который нас интересует.
any
any()
Не реализовано (виртуальное атрибут)
Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить унифицированный API.
См. также соответствующий атрибут производного класса, который нас интересует.
argmax
argmax()
Не реализовано (виртуальное атрибут)
Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить унифицированный API.
См. также соответствующий атрибут производного класса, который нас интересует.
argmin
argmin()
Не реализовано (виртуальное атрибут)
Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить унифицированный API.
См. также соответствующий атрибут производного класса, который нас интересует.
argsort
argsort()
Не реализовано (виртуальное атрибут)
Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить унифицированный API.
См. также соответствующий атрибут производного класса, который нас интересует.
astype
astype()
Не реализовано (виртуальное атрибут)
Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить унифицированный API.
См. также соответствующий атрибут производного класса, который нас интересует.
byteswap
byteswap()
Не реализовано (виртуальное атрибут)
Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить унифицированный API.
См. также соответствующий атрибут производного класса, который нас интересует.
choose
choose()
Не реализовано (виртуальное атрибут)
Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить унифицированный API.
См. также соответствующий атрибут производного класса, который нас интересует.
clip
clip()
Не реализовано (виртуальное атрибут)
Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить унифицированный API.
См. также соответствующий атрибут производного класса, который нас интересует.
compress
compress()
Не реализовано (виртуальное атрибут)
Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить унифицированный API.
См. также соответствующий атрибут производного класса, который нас интересует.
conj
conj()
conjugate
conjugate()
Не реализовано (виртуальное атрибут)
Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить унифицированный API.
См. также соответствующий атрибут производного класса, который нас интересует.
copy
copy()
Не реализовано (виртуальное атрибут)
Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить унифицированный API.
См. также соответствующий атрибут производного класса, который нас интересует.
cumprod
cumprod()
Не реализовано (виртуальное атрибут)
Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить унифицированный API.
См. также соответствующий атрибут производного класса, который нас интересует.
cumsum
cumsum()
Не реализовано (виртуальное атрибут)
Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить унифицированный API.
См. также соответствующий атрибут производного класса, который нас интересует.
diagonal
diagonal()
Не реализовано (виртуальное атрибут)
Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить унифицированный API.
См. также соответствующий атрибут производного класса, который нас интересует.
dump
dump()
Не реализовано (виртуальное атрибут)
Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить унифицированный API.
См. также соответствующий атрибут производного класса, который нас интересует.
dumps
dumps()
Не реализовано (виртуальное атрибут)
Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить унифицированный API.
См. также соответствующий атрибут производного класса, который нас интересует.
fill
fill()
Не реализовано (виртуальное атрибут)
Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить унифицированный API.
См. также соответствующий атрибут производного класса, который нас интересует.
flatten
flatten()
Не реализовано (виртуальное атрибут)
Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить унифицированный API.
См. также соответствующий атрибут производного класса, который нас интересует.
getfield
getfield()
Не реализовано (виртуальное атрибут)
Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить унифицированный API.
См. также соответствующий атрибут производного класса, который нас интересует.
item
item()
Не реализовано (виртуальное атрибут)
Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить унифицированный API.
См. также соответствующий атрибут производного класса, который нас интересует.
itemset
itemset()
Не реализовано (виртуальное атрибут)
Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить унифицированный API.
См. также соответствующий атрибут производного класса, который нас интересует.
max
max()
Не реализовано (виртуальное атрибут)
Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить унифицированный API.
См. также соответствующий атрибут производного класса, который нас интересует.
mean
mean()
Не реализовано (виртуальное атрибут)
Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить унифицированный API.
См. также соответствующий атрибут производного класса, который нас интересует.
min
min()
Не реализовано (виртуальное атрибут)
Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить унифицированный API.
См. также соответствующий атрибут производного класса, который нас 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 порядок байтов с текущего на противоположный
'<', 'L'
- little endian'>', 'B'
- big endian'=', 'N'
- порядок по умолчанию'|', 'I'
- игнорировать (без изменений порядка байтов)Параметры
new_order : str, необязательно Порядок байтов для принудительного задания; значение из спецификаций порядка байтов выше. Значение по умолчанию ('S') приводит к перестановке текущего порядка байтов. Код выполняет регистронезависимую проверку первой буквы new_order для альтернатив выше. Например, любой из 'B' или 'b' или 'biggish' является допустимым для указания big-endian.
Возвращает
new_dtype : dtype Новый dtype объект с заданным изменением порядка байтов.
nonzero
nonzero()
Не реализовано (виртуальное атрибут)
Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить унифицированный API.
См. также соответствующий атрибут производного класса, который нас интересует.
prod
prod()
Не реализовано (виртуальное атрибут)
Класс generic существует только для получения чисел NumPy из массивов и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.
См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.
ptp
ptp()
Не реализовано (виртуальный атрибут)
Класс generic существует только для получения чисел NumPy из массивов и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.
См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.
put
put()
Не реализовано (виртуальный атрибут)
Класс generic существует только для получения чисел NumPy из массивов и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.
См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.
ravel
ravel()
Не реализовано (виртуальный атрибут)
Класс generic существует только для получения чисел NumPy из массивов и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.
См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.
repeat
repeat()
Не реализовано (виртуальный атрибут)
Класс generic существует только для получения чисел NumPy из массивов и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.
См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.
reshape
reshape()
Не реализовано (виртуальный атрибут)
Класс generic существует только для получения чисел NumPy из массивов и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.
См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.
resize
resize()
Не реализовано (виртуальный атрибут)
Класс generic существует только для получения чисел NumPy из массивов и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.
См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.
round
round()
Не реализовано (виртуальный атрибут)
Класс generic существует только для получения чисел NumPy из массивов и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.
См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.
searchsorted
searchsorted()
Не реализовано (виртуальный атрибут)
Класс generic существует только для получения чисел NumPy из массивов и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.
См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.
setfield
setfield()
Не реализовано (виртуальный атрибут)
Класс generic существует только для получения чисел NumPy из массивов и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.
См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.
setflags
setflags()
Не реализовано (виртуальный атрибут)
Класс generic существует только для получения чисел NumPy из массивов и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.
См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.
sort
sort()
Не реализовано (виртуальный атрибут)
Класс generic существует только для получения чисел NumPy из массивов и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.
См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.
squeeze
squeeze()
Не реализовано (виртуальный атрибут)
Класс generic существует только для получения чисел NumPy из массивов и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.
См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.
std
std()
Не реализовано (виртуальный атрибут)
Класс generic существует только для получения чисел NumPy из массивов и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.
См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.
sum
sum()
Не реализовано (виртуальный атрибут)
Класс generic существует только для получения чисел NumPy из массивов и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.
См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.
swapaxes
swapaxes()
Не реализовано (виртуальный атрибут)
Класс generic существует только для получения чисел NumPy из массивов и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.
См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.
take
take()
Не реализовано (виртуальный атрибут)
Класс generic существует только для получения чисел NumPy из массивов и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.
См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.
tobytes
tobytes()
tofile
tofile()
Не реализовано (виртуальный атрибут)
Класс generic существует только для получения чисел NumPy из массивов и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.
См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.
tolist
tolist()
Не реализовано (виртуальный атрибут)
Класс generic существует только для получения чисел NumPy из массивов и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.
См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.
tostring
tostring()
Не реализовано (виртуальный атрибут)
Класс generic существует только для получения чисел NumPy из массивов и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.
См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.
trace
trace()
Не реализовано (виртуальный атрибут)
Класс generic существует только для получения чисел NumPy из массивов и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.
См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.
transpose
transpose()
Не реализовано (виртуальный атрибут)
Класс generic существует только для получения чисел NumPy из массивов и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.
См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.
var
var()
Не реализовано (виртуальный атрибут)
Класс generic существует только для получения чисел NumPy из массивов и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.
См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.
view
view()
Не реализовано (виртуальный атрибут)
Класс generic существует только для получения чисел NumPy из массивов и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы обеспечить единый API.
См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.
__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[key].
__gt__
__gt__(
value, /
)
Возвращает self>value.
__invert__
__invert__()
~self
__le__
__le__(
value, /
)
Возвращает self<=value.
__lt__
__lt__(
value, /
)
Возвращает self Возвращает self%value. Возвращает self*value. Возвращает self!=value. -self Возвращает self|value. +self Возвращает pow(self, value, mod). Возвращает value+self. Возвращает value&self. Возвращает value//self. Возвращает value%self.__mod__
__mod__(
value, /
)
__mul__
__mul__(
value, /
)
__ne__
__ne__(
value, /
)
__neg__
__neg__()
__or__
__or__(
value, /
)
__pos__
__pos__()
__pow__
__pow__(
value, mod, /
)
__radd__
__radd__(
value, /
)
__rand__
__rand__(
value, /
)
__rfloordiv__
__rfloordiv__(
value, /
)
__rmod__
__rmod__(
value, /
)
__rmul__
__rmul__(
value, /
)
Возвращает значение*self.
__ror__
__ror__(
value, /
)
Возвращает значение|self.
__rpow__
__rpow__(
value, mod, /
)
Возвращает pow(значение, self, mod).
__rsub__
__rsub__(
value, /
)
Возвращает значение-self.
__rtruediv__
__rtruediv__(
value, /
)
Возвращает значение/self.
__rxor__
__rxor__(
value, /
)
Возвращает значение^self.
__sub__
__sub__(
value, /
)
Возвращает self-значение.
__truediv__
__truediv__(
value, /
)
Возвращает self/значение.
__xor__
__xor__(
value, /
)
Возвращает self^значение.
| Переменные класса | |
|---|---|
| T | |
| base | |
| data | |
| denominator | |
| dtype | |
| flags | |
| flat | |
| imag | |
| itemsize | |
| nbytes | |
| ndim | |
| numerator | |
| 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/int8