numpy.sqrt#

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

返回数组的非负平方根,逐元素进行.

参数:
xarray_like

需要求平方根的值.

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.元组（只能作为关键字参数）的长度必须等于输出的数量.

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

一个与 x 形状相同的数组,包含 x 中每个元素的正平方根.如果 x 中的任何元素是复数,则返回一个复数数组（并且计算负实数的平方根）.如果 x 中的所有元素都是实数,则 y 也是实数,负元素返回 nan.如果提供了 out,则 y 是对它的引用.如果 x 是标量,则这是标量.

参见

emath.sqrt

当给定负实数时返回复数的版本.请注意,对于复数输入,0.0 和 -0.0 的处理方式不同.

备注

sqrt 遵循常见惯例,其分支切割为实数”区间” [-inf, 0),并且在它上面从上方连续.分支切割是复平面中的一条曲线,给定的复变函数在其上不连续.

示例

>>> import numpy as np
>>> np.sqrt([1,4,9])
array([ 1.,  2.,  3.])

>>> np.sqrt([4, -1, -3+4J])
array([ 2.+0.j,  0.+1.j,  1.+2.j])

>>> np.sqrt([4, -1, np.inf])
array([ 2., nan, inf])
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