Numpy NP.absolu
Explorons cette fonction plus loin.
Syntaxe de fonction
Malgré son fonctionnement simpliste, la fonction prend en charge diverses valeurs de paramètres telles qu'exprimées dans la syntaxe ci-dessous:
nombant.Absolute (x, /, out = aucun, *, où = true, casting = 'Same_kind', ordre = 'k', dType = aucun, subok = true [, signature, extobj]) =Paramètres
Dans la plupart des cas, vous aurez rarement besoin de vous inquiéter de la plupart des paramètres de la syntaxe de fonction.
Les paramètres les plus courants sont discutés ci-dessous:
- X - fait référence au tableau d'entrée.
- Out - fournit un tableau alternatif pour stocker les valeurs de sortie.
Valeur de retour
La fonction absolue () renvoie un tableau avec la valeur absolue de chaque élément dans le tableau d'entrée. Le tableau résultant contiendra la même forme que le tableau d'entrée.
Exemple 1
L'exemple suivant montre comment la fonction fonctionne sur un tableau 1D.
# Importer NumpyImporter Numpy comme NP
arr = np.Array ([1, -9, 13, -24])
imprimer (f "Array absolu: np.absolu (arr) ")
Nous commençons par importer le package Numpy avec un alias en tant que NP dans le code ci-dessus.
Nous créons ensuite un tableau à l'aide du NP.fonction du tableau. Enfin, nous renvoyons un tableau contenant les valeurs absolues de chaque élément de la variable ARR.
La sortie résultante est comme indiqué:
Tableau absolu: [1 9 13 24]Remarque: la valeur absolue est toujours positive.
Exemple 2 - Flotts
Voyons ce qui se passe lors de l'application de la fonction absolue à un tableau de valeurs à virgule flottante.
arr_2 = np.tableau ([1.3, -9.9, 13.2, -24])imprimer (f "Array absolu: np.absolu (arr_2) ")
Cela devrait revenir:
tableau absolu: [1.3 9.9 13.2 24. ]]Le type de données d'entrée est conservé pour le tableau de sortie. S'il y a un entier dans le tableau, il est automatiquement converti en flotteur.
Exemple 3 - Nombres complexes
Que se passe-t-il lorsque nous appliquons la fonction à un tableau de nombres complexes? Découvrons-le.
arr_3 = np.tableau ([1.3J, -9.9, 13J, -24])imprimer (f "Array absolu: np.Absolute (arr_3) ")
Cela devrait revenir:
tableau absolu: [1.3 9.9 13. 24. ]]Visualisation Matplotlib
Nous pouvons visualiser les valeurs absolues à l'aide de Matplotlib, comme le montre l'extrait de code ci-dessous.
# Importer MatplotlibImporter Matplotlib.pypllot comme plt
arr = np.lispace (start = -5, stop = 5, num = 50)
PLT.Terrain (Arr, NP.Absolute (arr))
Le code ci-dessus doit retourner:
Conclusion
Cet article donne une explication détaillée de la fonction absolue () dans Numpy. Nous fournissons également des exemples et des illustrations pour dépeindre le fonctionnement de la fonction.
Merci d'avoir lu!!