python数据分析numpy基础之fabs用法和示例

1 python数据分析numpy基础之fabs用法和示例

python的numpy库的fabs()函数用于计算多维数组的每个元素的绝对值，绝对值都为浮点数，并且不能计算复数的绝对值，速度会比abs()快。

用法

numpy.fabs(x, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'fabs'>

描述

numpy.fabs()对数组的每个元素(非复数)计算绝对值，并且绝对值为浮点数，返回ndarray数组或标量。

入参

x：必选，array-like

需计算绝对值的数字数组，可以是ndarray或类ndarray(比如元组、列表等)或标量，不能为复数；

out：可选，ndarray

存储绝对值结果的数组。若提供，则需为ndarray，out元素类型必须为浮点数，与返回值一致，若未提供，返回新的ndarray；

where：可选，bool

表示是取哪的结果作为出参，默认为True，表示abs绝对值运算结果作为出参；若为False，若传了out则结果取out的值，若未传out则结果取最近一次的out的值，最近一次out若为out=None则取随机值；

出参

返回x的浮点型绝对值，x是array-lie则返回ndarray，若为标量则返回标量。

1.1 入参x

np.fabs()的入参x为必选入参，表示需计算绝对值的ndarray或元组或列表或标量。可以是整数、浮点数，不能为复数。

>>> import numpy as np
>>> np.abs(-1)
1
# 标量，通过np.fabs()计算绝对值
>>> np.fabs(-1)
1.0
# 元组，通过np.fabs()计算绝对值
>>> np.fabs((-1,-2,-3))
array([1., 2., 3.])
# 列表，通过np.fabs()计算绝对值
>>> np