numpy.char.add#
- char.add(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature]) = <ufunc 'add'>#
逐元素相加引數。
- 參數:
- x1, x2array_like
要相加的陣列。如果
x1.shape != x2.shape
,它們必須可廣播到一個共同的形狀(這會成為輸出的形狀)。- outndarray, None, 或 ndarray 和 None 的元組, 可選
結果儲存的位置。如果提供,它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(可能僅作為關鍵字引數)的長度必須等於輸出的數量。
- wherearray_like, 可選
此條件廣播到輸入之上。在條件為 True 的位置,out 陣列將設定為 ufunc 結果。在其他地方,out 陣列將保留其原始值。請注意,如果透過預設
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。
- 傳回:
- addndarray 或 純量
x1 和 x2 的總和,逐元素計算。如果 x1 和 x2 都是純量,則這是一個純量。
註解
在陣列廣播方面,等同於 x1 + x2。
範例
>>> import numpy as np >>> np.add(1.0, 4.0) 5.0 >>> x1 = np.arange(9.0).reshape((3, 3)) >>> x2 = np.arange(3.0) >>> np.add(x1, x2) array([[ 0., 2., 4.], [ 3., 5., 7.], [ 6., 8., 10.]])
+
運算子可以用作 ndarray 上np.add
的簡寫。>>> x1 = np.arange(9.0).reshape((3, 3)) >>> x2 = np.arange(3.0) >>> x1 + x2 array([[ 0., 2., 4.], [ 3., 5., 7.], [ 6., 8., 10.]])