numpy.pow#

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

第一个数组的元素按元素顺序提升到第二个数组的幂.

将 x1 中的每个基数提升到 x2 中位置对应的幂.`x1` 和 x2 必须能够广播到相同的形状.

一个整数类型提升到负整数次幂将引发一个 ValueError.

负值提升到非整数值将返回 nan.要获得复数结果,请将输入转换为复数,或指定 dtype 为 ``complex``（见下例）.

参数:
x1array_like

基础.

x2array_like

指数.如果 x1.shape != x2.shape,它们必须能够广播到一个共同的形状（这将成为输出的形状）.

outndarray, None, 或 ndarray 和 None 的元组, 可选

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,则返回一个新分配的数组.一个元组（只能作为关键字参数）必须具有与输出数量相等的长度.

wherearray_like, 可选

这个条件通过输入进行广播.在条件为 True 的位置,`out` 数组将被设置为 ufunc 结果.在其他地方,`out` 数组将保留其原始值.注意,如果通过默认的 out=None 创建了一个未初始化的 out 数组,条件为 False 的位置将保持未初始化状态.

**kwargs

对于其他仅限关键字的参数,请参阅 ufunc 文档.

返回:
yndarray

x1 中的基数提升到 x2 中的指数.如果 x1 和 x2 都是标量,则这是一个标量.

参见

float_power

将整数提升为浮点数的幂函数

示例

>>> import numpy as np

将数组中的每个元素立方.

>>> x1 = np.arange(6)
>>> x1
[0, 1, 2, 3, 4, 5]
>>> np.power(x1, 3)
array([  0,   1,   8,  27,  64, 125])

将基数提升到不同的指数.

>>> x2 = [1.0, 2.0, 3.0, 3.0, 2.0, 1.0]
>>> np.power(x1, x2)
array([  0.,   1.,   8.,  27.,  16.,   5.])

广播的效果.

>>> x2 = np.array([[1, 2, 3, 3, 2, 1], [1, 2, 3, 3, 2, 1]])
>>> x2
array([[1, 2, 3, 3, 2, 1],
       [1, 2, 3, 3, 2, 1]])
>>> np.power(x1, x2)
array([[ 0,  1,  8, 27, 16,  5],
       [ 0,  1,  8, 27, 16,  5]])

** 运算符可以用作 ndarrays 上 np.power 的简写.

>>> x2 = np.array([1, 2, 3, 3, 2, 1])
>>> x1 = np.arange(6)
>>> x1 ** x2
array([ 0,  1,  8, 27, 16,  5])

负值提升到非整数值将导致 ``nan``（并且会生成一个警告）.

>>> x3 = np.array([-1.0, -4.0])
>>> with np.errstate(invalid='ignore'):
...     p = np.power(x3, 1.5)
...
>>> p
array([nan, nan])

要获得复杂的结果,请给出参数 dtype=complex.

>>> np.power(x3, 1.5, dtype=complex)
array([-1.83697020e-16-1.j, -1.46957616e-15-8.j])
On this page