Numpy fabs – 明智地计算绝对值元素。

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Python 中的 NumPy fabs 函数是处理数字的有用工具。它本质上与数学中的模函数相同，用于计算特定数字或数值数组的绝对值。它对于 NumPy 特别有用，因为它与 ndarray 一起使用。

基本上，numpy fabs() 函数返回数值数据的正值。但是，它不适用于复杂值 – 对于这些值，您可以使用 abs() 函数。总而言之，这是掌握数字的好方法！

numpy.fabs() 的语法

numpy fabs 函数如下所示：

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

上面的函数按元素返回数组中的正/绝对值。

参数

  • A: array_like ->要计算其绝对大小的数值数组。如果 a 是标量值，则返回的数组（即 b）也将是标量值。
  • 出去: ndarray , None,(该参数可选)->存储结果时，可以在该参数中指定一个位置。形状必须与输入数组相同。如果未提供，或者我们将其分配为 NONE，则会创建并返回一个新数组。
  • 在哪里 : array_like, (此参数是可选的) ->对于其中的位置，where==TRUE，out 数组将返回 ufunc 结果。在其他地方，输出数组将保留其原始值。如果 where 参数为 true，则通用函数值会更改；如果为 false 或未指定，则仅输出保留返回值。要了解有关 python 中的通用函数 (ufunc) 的更多信息，请单击此处。
  • 夸格斯:（该参数也是可选的） ->该参数中指定涉及关键字的参数。

返回值

numpy.fabs() 函数返回一个数组，例如“b”，在标量输入的情况下它是一个标量。它是一个数组，包含输入数组中所有给定数值数据的正值。返回类型始终为float。

Numpy.fabs() 的示例

让我们看一些有关如何实现和使用 numpy fabs() 函数的示例。

示例 1 – 使用 Numpy 计算绝对值

第一个是返回单个元素的绝对值。此代码使用 numpy 模块计算 数字 -9 的绝对值并将结果存储在变量 n 中。fabs() 函数用于计算任何数字的绝对值。最后，使用 print() 函数打印结果。

#importing required module
import numpy as py
n=py.fabs(-9) #using the fab function and storing the result in a variable
print(n) #printing the result

输出：

9.0

示例 2 – 将现有数组传递给 Numpy.fabs()

现在，让我们采用一个包含现有值的数组。代码使用numpy模块导入fabs函数。该函数接受一个数字列表作为输入，并返回一个数字数组，其中包含列表中每个数字的绝对值。然后代码打印出数字列表以及列表中每个数字的绝对值。

#importing required module
import numpy as py
n=[-1.3,-8.6,50.0,-4,-67.55,69.1,0] #pre-defined array
s=py.fabs(n) #using the fabs function
print(s) #printing the result

上述代码的输出将类似于下面所示：

[1.3 ,8.6 ,50. ,4. ,67.55 ,69.1 ,0.]

示例 3 – 传递用户输入数组

现在，我们将看另一个示例，其中数组将作为用户输入。因此，我们需要提取用户的输入，然后找到用户定义数组的所有元素的绝对值。下面给出的是我们将如何去做。

import numpy as py #importing required modules
n=eval(input("enter required values separated by a comma=")) #take user input
n=py.array(n) #convert user input into an array
s=py.fabs(n) #using the fabs() function
print(s) #displaying the result

上述代码的输出如下：

enter required values separated by a comma=-1.9,-5.4,-8.0,-33.33     #enter required input              
[ 1.9   5.4   8.   33.33]

示例 4 – 2D 数组上的 Numpy fabs 函数

您还可以通过以下方式在二维数组上使用 fabs 函数。此代码导入 NumPy 模块，创建一个名为“n”的二维负数数组，然后使用 numpy fabs 函数计算数组中元素的绝对值并将它们存储在数组“s”中。最后，它打印数组中元素的绝对值。

import numpy as py #import required module
n=[[-1.2,-6.7],[-4.6,-9.1],[-6.9,-2.2]] #initializing 2D array
s=py.fabs(n) #compute absolute value
print("the absolute value of the 2D array is")
print(s) #display the output

输出如下：

the absolute value of the 2D array is
[[1.2 6.7]
 [4.6 9.1]
 [6.9 2.2]]

结论：

numpy fabs() 函数对于 NumPy 用户来说是一个非常有用的工具，可以快速轻松地找到任何数字、数组或矩阵的绝对值。它对于处理大型数值数组特别有用，因为它可以快速计算数组中每个项目的绝对值。这使得处理复杂的数字和数据集变得更加容易。总而言之，这是掌握并控制您的数字的好方法！