numpy.ufunc

class numpy.ufunc

对整个数组逐元素进行操作的函数。

要查看特定通用函数的文档，请使用 info。例如，np.info(np.sin)。由于通用函数是（为了速度）用 C 编写的，并通过 NumPy 的通用函数机制链接到 Python，因此当对通用函数调用 help() 时，Python 的 help() 函数会找到此页面。

有关通用函数的详细解释，请参阅 通用函数 (ufunc) 的文档。

调用通用函数： op(*x[, out], where=True, **kwargs)

对参数 *x 逐元素应用 op，并广播这些参数。

广播规则是

• 长度为 1 的维度可以被添加到任何一个数组的前面。

• 数组可以沿着长度为 1 的维度进行重复。

参数:

*xarray_like

输入数组。

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

存储结果的位置。如果未提供或为 None，则通用函数会创建新的数组。如果作为关键字参数传递，可以是 Ellipses (out=...) 以确保即使结果是 0 维的也返回一个数组，或者是一个长度等于输出数量的元组（其中 None 可用于通用函数的分配）。

版本 2.3 新增： 支持 out=...。

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:

rndarray or tuple of ndarray

r 的形状将是 x 中数组广播到的形状；如果提供了 out，则会返回 out。如果未提供，r 将被分配，并且可能包含未初始化的值。如果函数有多个输出，则结果将是一个数组元组。

属性:

identity

标识值。

nargs

参数数量。

nin

输入数量。

nout

输出数量。

ntypes

类型数量。

signature

广义 ufunc 操作的核心元素的定义。

types

返回按输入->输出分组的类型列表。

方法

__call__(*args, **kwargs)	将 self 作为函数调用。
accumulate(array[, axis, dtype, out])	累积将算子应用于所有元素的结果。
at(a, indices[, b])	对操作数 'a' 的由 'indices' 指定的元素执行无缓冲的原位操作。
outer(A, B, /, **kwargs)	将 ufunc op 应用于 A 中的所有对 (a, b) 和 B 中的所有对 (a, b)。
reduce(array[, axis, dtype, out, keepdims, ...])	通过沿一个轴应用通用函数，将 array 的维度减一。
reduceat(array, indices[, axis, dtype, out])	在单个轴上对指定切片执行（局部）规约。
resolve_dtypes(dtypes, *[, signature, ...])	查找 NumPy 将用于该操作的 dtype。