numpy.sqrt#

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

傳回陣列的非負平方根，逐元素運算。

參數:
x類陣列

需要計算平方根的值。

outndarray、None 或 ndarray 與 None 的 tuple (選用)

儲存結果的位置。如果提供此值，則其形狀必須與輸入廣播到的形狀一致。如果未提供或為 None，則會傳回新配置的陣列。tuple (僅能作為關鍵字引數) 的長度必須等於輸出的數量。

where類陣列, 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 的結果。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，則其中條件為 False 的位置將保持未初始化。

**kwargs

關於其他僅限關鍵字的引數，請參閱 ufunc 文件。

傳回值:
yndarray

與 x 形狀相同的陣列，包含 x 中每個元素的正平方根。如果 x 中有任何元素是複數，則會傳回複數陣列 (並計算負實數的平方根)。如果 x 中的所有元素都是實數，則 y 也是實數，負數元素會傳回 nan。如果提供了 out，則 y 是對它的參照。如果 x 是純量，則這會是純量。

另請參閱

emath.sqrt

當給定負實數時，會傳回複數的版本。請注意，對於複數輸入，0.0 和 -0.0 的處理方式不同。

註解

sqrt 依照常見慣例，將實數「區間」[-inf, 0) 作為其分支切割，並在其上方是連續的。分支切割是複數平面中的一條曲線，給定的複數函數沿著這條曲線會變成不連續。

範例

>>> import numpy as np
>>> np.sqrt([1,4,9])
array([ 1.,  2.,  3.])

>>> np.sqrt([4, -1, -3+4J])
array([ 2.+0.j,  0.+1.j,  1.+2.j])

>>> np.sqrt([4, -1, np.inf])
array([ 2., nan, inf])
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