在 Numpy 中逐元素计算绝对值
numpyserver side programmingprogramming更新于 2025/9/21 8:55:00
要计算绝对值，我们可以使用两种方法，fabs() 和 absolute()。要逐元素返回绝对值，请使用 Python Numpy 中的 numpy.fabs() 方法。这将以浮点数显示输出。
要逐元素返回绝对值，您还可以使用 Python Numpy 中的 numpy.absolute() 方法。out 是存储结果的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。如果未提供或为 None，则返回新分配的数组。元组(只能作为关键字参数)的长度必须等于输出的数量。
条件通过输入广播。在条件为 True 的位置，out 数组将设置为 ufunc 结果。在其他地方，out 数组将保留其原始值。请注意，如果通过默认的 out=None 创建未初始化的输出数组，则其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。
步骤
首先，导入所需的库 −
import numpy as np
创建一个数组 −
arr = np.array([76, -81, 91, -100, -120, 150, 200])
显示数组 −
print("数组...
", arr)
获取数组的类型 −
print("
我们的数组类型...
", arr.dtype)
获取数组的维度s −
print("
我们的数组维度...
",arr.ndim)
获取数组的形状 −
print("
我们的数组形状...
",arr.shape)
要按元素返回绝对值，请使用 Python Numpy 中的 numpy.fabs() 方法。这将以浮点数 − 显示输出
print("
结果...
",np.fabs(arr))
要按元素返回绝对值，请使用 Python Numpy 中的 numpy.absolute() 方法 −
print("
结果...
",np.absolute(arr))
示例
import numpy as np
# 创建数组
arr = np.array([76, -81, 91, -100, -120, 150, 200])
# 显示数组
print("数组...
", arr)
# 获取数组的类型
print("
我们的数组类型...
", arr.dtype)
# 获取数组的维度
print("
我们的数组维度...
",arr.ndim)
# Get the shape of the Array
print("
我们的数组形状...
",arr.shape)
# 要按元素返回绝对值，请使用 Python Numpy 中的 numpy.fabs() 方法
# 这将以浮点数显示输出
print("
结果...
",np.fabs(arr))
# 要按元素返回绝对值，请使用 Python Numpy 中的 numpy.absolute() 方法
print("
结果...
",np.absolute(arr))
输出
数组... [ 76 -81 91 -100 -120 150 200] 我们的数组类型... int64 我们的数组维度.... 1 我们的数组形状... (7,) 结果... [ 76. 81. 91. 100. 120. 150. 200.] 结果... [ 76 81 91 100 120 150 200]
