numpy.strings.add#

strings.add(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature]) = <ufunc 'add'>#

逐元素相加參數。

參數:
x1, x2array_like

要相加的陣列。如果 x1.shape != x2.shape，它們必須可廣播為通用形狀（這將成為輸出的形狀）。

outndarray、None 或 ndarray 和 None 的元組，可選

儲存結果的位置。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，則會返回新分配的陣列。元組（僅可作為關鍵字參數）的長度必須等於輸出的數量。

wherearray_like，可選

此條件會廣播到輸入上。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 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

對於其他僅限關鍵字的參數，請參閱 ufunc 文件。

返回:
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 ndarrays 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.]])
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