在 Numpy 中计算浮点值的绝对值
numpyserver side programmingprogramming更新于 2025/9/21 5:07:00
要返回浮点值的绝对值，请使用 Python Numpy 中的 numpy.fabs() 方法。此函数返回 x 中数据的绝对值(正幅值)。不处理复数值，使用 absolute 查找复数数据的绝对值。
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。
步骤
首先，导入所需的库 −
import numpy as np
使用 array() 方法创建 float 类型的数组 −
arr = np.array([76.7, 28.5, 91.4, -100.8, -120.2, 150.4, 200.7])
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)
获取数组的形状 −
print("
我们的数组形状...
",arr.shape)
要返回浮点值的绝对值，请使用 Python Numpy 中的 numpy.fabs() 方法 −
print("
结果...
",np.fabs(arr))
示例
import numpy as np
# 使用 array() 方法创建一个浮点类型的数组
arr = np.array([76.7, 28.5, 91.4, -100.8, -120.2, 150.4, 200.7])
# 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)
# 获取数组的形状
print("
我们的数组形状...
",arr.shape)
# 要返回浮点值的绝对值，请使用 Python Numpy 中的 numpy.fabs() 方法
print("
结果...
",np.fabs(arr))
输出
数组... [ 76.7 28.5 91.4 -100.8 -120.2 150.4 200.7] 我们的数组类型... float64 我们的数组维度.... 1 我们的数组形状... (7,) 结果... [ 76.7 28.5 91.4 100.8 120.2 150.4 200.7]
