要返回符号位设置（小于零）的元素位置为 True，请在 Python NumPy 中使用 numpy.signbit() 方法。该方法返回输出数组，或者如果提供了 out 参数则返回对 out 的引用。如果 x 是标量，则这是一个标量。out 是存储结果的位置。如果提供，则其形状必须与输入广播到的形状相同。如果不提供或为 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…… 阅读更多

要返回符号位设置（小于零）的元素位置为 True，请在 Python NumPy 中使用 numpy.signbit() 方法。该方法返回输出数组，或者如果提供了 out 参数则返回对 out 的引用。如果 x 是标量，则这是一个标量。out 是存储结果的位置。如果提供，则其形状必须与输入广播到的形状相同。如果不提供或为 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。条件会广播到输入上。在条件为 True 的位置，out 数组将设置为 ufunc 结果。在其他位置，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 out 数组，则其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。…… 阅读更多

要逐元素计算绝对值，请在 Python NumPy 中使用 numpy.fabs() 方法。我们将存储结果的新位置是一个新数组。此函数返回 x 中数据的绝对值（正幅值）。不处理复数，使用 absolute 来查找复数数据的绝对值。条件会广播到输入上。在条件为 True 的位置，out 数组将设置为 ufunc 结果。在其他位置，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 out 数组，则其中…… 阅读更多

要测试数组值是否为 NaT，请在 Python NumPy 中使用 numpy.isnat() 方法。我们将存储结果的新位置是一个新数组。条件会广播到输入上。在条件为 True 的位置，out 数组将设置为 ufunc 结果。在其他位置，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 out 数组，则其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。out 是存储结果的位置。如果提供，则其形状必须与…… 阅读更多

要测试数组是否为 NaT，请在 Python NumPy 中使用 numpy.isnat() 方法。条件会广播到输入上。在条件为 True 的位置，out 数组将设置为 ufunc 结果。在其他位置，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 out 数组，则其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。out 是存储结果的位置。如果提供，则其形状必须与输入广播到的形状相同。如果不提供或为 None，则返回一个新分配的数组…… 阅读更多

要逐元素测试是否为 NaT，请在 Python NumPy 中使用 numpy.isnat() 方法。它检查 datetime 或 timedelta 数据类型的数值。条件会广播到输入上。在条件为 True 的位置，out 数组将设置为 ufunc 结果。在其他位置，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 out 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 要逐元素测试是否为 NaT，请在 Python NumPy 中使用 numpy.isnat() 方法。它检查…… 阅读更多

要逐元素测试是否为 NaN，请在 Python NumPy 中使用 numpy.isnan() 方法。在 x 为 NaN 的位置返回 True，否则返回 false。如果 x 是标量，则这是一个标量。条件会广播到输入上。在条件为 True 的位置，out 数组将设置为 ufunc 结果。在其他位置，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 out 数组，则其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。NumPy 使用 IEEE 二进制浮点算术标准 (IEEE 754)。这意味着…… 阅读更多

要测试数组值是否为无穷大，请在 Python NumPy 中使用 numpy.isinf() 方法。我们将存储结果的新位置是一个新数组。返回与 x 形状相同的布尔数组，在 x == +/-inf 的位置为 True，否则为 False。NumPy 使用 IEEE 二进制浮点算术标准 (IEEE 754)。如果在第一个参数为标量时提供第二个参数，或者第一个和第二个参数的形状不同，则会产生错误。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np 创建一个包含一些无穷大值的数组 - arr = np.array([1, 2, 10, 50, ... 阅读更多

要测试数组是否为正无穷大或负无穷大，请在 Python NumPy 中使用 numpy.isinf() 方法。返回与 x 形状相同的布尔数组，在 x == +/-inf 的位置为 True，否则为 False。NumPy 使用 IEEE 二进制浮点算术标准 (IEEE 754)。如果在第一个参数为标量时提供第二个参数，或者第一个和第二个参数的形状不同，则会产生错误。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np 创建一个包含一些无穷大值的数组 - arr = np.array([1, 2, 10, 50, -np.inf, 0., np.inf]) 显示数组 - print("数组...", arr) 获取…… 阅读更多

要逐元素返回 x1 * 2**x2，请在 Python NumPy 中使用 numpy.ldexp() 方法。第一个参数 X1 是乘数数组。第二个参数 X2 是 2 的指数数组。如果 x1.shape != x2.shape，则它们必须可广播到公共形状（这将成为输出的形状）。out 是存储结果的位置。如果提供，则其形状必须与输入广播到的形状相同。如果不提供或为 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…… 阅读更多