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。

参数:
xarray_like

需要计算平方根的值。

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:
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 y 也是标量。

另请参阅

emath.sqrt

当输入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 （符合常见约定）将其分支剪切在实数“区间” [-inf, 0) 上，并在此区间上是连续的。分支剪切是复数平面上给定复数函数不连续的曲线。

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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