numpy.subtract#

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

逐元素相減引數。

參數:
x1, x2array_like

要彼此相減的陣列。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 tuple, 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。tuple（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引數，請參閱 ufunc 文件。

返回:
yndarray

x1 和 x2 的差，逐元素。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，等效於 x1 - x2。

範例

>>> import numpy as np
>>> np.subtract(1.0, 4.0)
-3.0

>>> x1 = np.arange(9.0).reshape((3, 3))
>>> x2 = np.arange(3.0)
>>> np.subtract(x1, x2)
array([[ 0.,  0.,  0.],
       [ 3.,  3.,  3.],
       [ 6.,  6.,  6.]])

- 運算子可以用作 np.subtract 在 ndarray 上的簡寫。

>>> x1 = np.arange(9.0).reshape((3, 3))
>>> x2 = np.arange(3.0)
>>> x1 - x2
array([[0., 0., 0.],
       [3., 3., 3.],
       [6., 6., 6.]])
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