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（版本 1.13+）中有一个positive函数numpy，它似乎什么也没做：

In [1]: import numpy as np                                                                               

In [2]: A = np.array([0, 1, -1, 1j, -1j, 1+1j, 1-1j, -1+1j, -1-1j, np.inf, -np.inf])                     

In [3]: A == np.positive(A)                                                                              
Out[3]: 
array([ True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,
        True,  True])

文档说：Returned array or scalar: `y = +x`

该功能的用例是什么？

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2 回答 2

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此功能的用例可能很少。提供它是因为每个 python 运算符都在 numpy 中作为 ufunc 公开：

  • 一元+：np.positive
  • 一元-：np.negative
  • 二进制+：np.add
  • 二进制-：np.subtract
  • ETC ...

正如文档所述，并在另一个答案中指出，np.positive复制数据，就像这样np.copy做一样，但有两个警告：

  1. 它可以改变dtype输入的

  2. 它仅针对算术类型定义。例如，如果您尝试在布尔数组上调用它，您将得到

     UFuncTypeError: ufunc 'positive' did not contain a loop with signature matching types dtype('bool') -> dtype('bool')

另一件事是，因为positive是 a ufunc，所以它可以就地工作，使其成为算术类型的有效无操作函数：

np.positive(x, out=x)
于 2020-09-28T16:25:54.483 回答
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如果你有一个向量x，然后np.positive(x)给你，+1*(x)然后np.negative(x)给你-1*(x)。

np.positive([-1,0.7])

output: array([-1. ,  0.7])


np.negative([-1.5,0.7])

output:array([ 1.5, -0.7])


np.positive(np.array([0, 1, -1, 1j, -1j, 1+1j, 1-1j, -1+1j, -1-1j, np.inf, -np.inf]))

output: array([  0.+0.j,   1.+0.j,  -1.+0.j,   0.+1.j,  -0.-1.j,   1.+1.j,
         1.-1.j,  -1.+1.j,  -1.-1.j,  inf+0.j, -inf+0.j])


np.negative(np.array([0, 1, -1, 1j, -1j, 1+1j, 1-1j, -1+1j, -1-1j, np.inf, -np.inf]))

output: array([ -0.-0.j,  -1.-0.j,   1.-0.j,  -0.-1.j,   0.+1.j,  -1.-1.j,
        -1.+1.j,   1.-1.j,   1.+1.j, -inf-0.j,  inf-0.j])

用例取决于。一旦用例成为x1 = copy(x). 它会创建一个重复的数组供您使用。

于 2020-04-21T04:49:55.563 回答