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

用于查找间隔的值。

outndarray, None, or tuple of ndarray and None, optional

结果存储的位置。如果提供了，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（仅可能作为关键字参数）的长度必须等于输出的数量。

wherearray_like, optional

此条件将广播到输入。在条件为 True 的位置，out 数组将设置为 ufunc 结果。在其他地方，out 数组将保留其原始值。请注意，如果通过默认的 out=None 创建了一个未初始化的 out 数组，那么其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。

**kwargs

有关其他关键字参数，请参阅 ufunc 文档。

返回:
outndarray 或标量

x 的值的间隔。如果 x 是标量，则这也是标量。

备注

可以将其视为 EPS 的泛化：spacing(np.float64(1)) == np.finfo(np.float64).eps，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 的间隔是 NaN。

示例

>>> import numpy as np
>>> np.spacing(1) == np.finfo(np.float64).eps
True
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