numpy.spacing#
- numpy.spacing(x, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature]) = <ufunc 'spacing'>#
返回 x 与最近的相邻数字之间的距离。
- 参数:
- xarray_like
要查找间距的值。
- outndarray, None 或 ndarray 和 None 的元组，可选
存储结果的位置。如果提供，其形状必须与输入广播后的形状一致。如果未提供或为 None，则返回一个新分配的数组。元组（仅作为关键字参数可能）的长度必须等于输出的数量。
- wherearray_like，可选
此条件在输入上进行广播。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。- **kwargs
有关其他仅限关键字的参数，请参阅 ufunc 文档。
- 返回:
- outndarray 或标量
x 值的间距。如果 x 是一个标量，则此值为标量。
注意
它可以被认为是 EPS 的泛化：
spacing(np.float64(1)) == np.finfo(np.float64).eps，并且对于任何有限的 x，在x + spacing(x)和 x 之间不应该有任何可表示的数字。+- inf 和 NaN 的间距为 NaN。
示例
>>> import numpy as np >>> np.spacing(1) == np.finfo(np.float64).eps True