numpy.absolute

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

逐元素計算絕對值。

np.abs 是此函數的簡寫。

參數:

xarray_like

輸入陣列。

outndarray, None, or ndarray 與 None 的元組，選用

結果儲存的位置。如果提供，則必須具有輸入廣播到的形狀。如果未提供或為 None，則會傳回新分配的陣列。元組（僅能作為關鍵字引數）的長度必須等於輸出的數量。

wherearray_like, 選用

此條件會廣播到輸入。在條件為 True 的位置，out 陣列將設定為 ufunc 結果。在其他位置，out 陣列將保留其原始值。請注意，如果透過預設的 out=None 建立未初始化的 out 陣列，則條件為 False 的位置將保持未初始化。

**kwargs

對於其他僅限關鍵字的引數，請參閱 ufunc 文件。

回傳值:

absolutendarray

一個 ndarray，包含 x 中每個元素的絕對值。對於複數輸入 a + ib，絕對值為 \(\sqrt{ a^2 + b^2 }\)。如果 x 是純量，則這是一個純量。

範例

>>> import numpy as np
>>> x = np.array([-1.2, 1.2])
>>> np.absolute(x)
array([ 1.2,  1.2])
>>> np.absolute(1.2 + 1j)
1.5620499351813308

繪製在 [-10, 10] 範圍內的函數

>>> import matplotlib.pyplot as plt

>>> x = np.linspace(start=-10, stop=10, num=101)
>>> plt.plot(x, np.absolute(x))
>>> plt.show()

繪製在複數平面上的函數

>>> xx = x + 1j * x[:, np.newaxis]
>>> plt.imshow(np.abs(xx), extent=[-10, 10, -10, 10], cmap='gray')
>>> plt.show()

The abs 函數可以用作 ndarray 上 np.absolute 的簡寫。

>>> x = np.array([-1.2, 1.2])
>>> abs(x)
array([1.2, 1.2])