numpy.subtract #

麻木的。( x1 , x2 , / , out=None , * , where=True , casting='same_kind' , order='K' , dtype=None , subok=True [ , signature , extobj ] ) = <ufunc 'subtract' > #

按元素减go参数。

参数
x1, x2类似数组

要相互减go的数组。如果,它们必须可广播为通用形状(成为输出的形状)。x1.shape != x2.shape

out ndarray、None 或 ndarray 和 None 的元组,可选

存储结果的位置。如果提供,它必须具有输入广播到的形状。如果未提供或无,则返回新分配的数组。元组(只能作为关键字参数)的长度必须等于输出的数量。

其中array_like,可选

该条件通过输入广播。在条件为 True 的位置,输出数组将设置为 ufunc 结果。在其他地方,输出数组将保留其原始值。请注意,如果通过 default 创建 未初始化的outout=None数组,则其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。

**夸格

对于其他仅关键字参数,请参阅 ufunc 文档

返回
y ndarray

x1x2的差异(按元素)。如果x1x2都是标量,则这是一个标量。

笔记

相当于数组广播而言。x1 - x2

例子

>>> np.subtract(1.0, 4.0)
-3.0
>>> x1 = np.arange(9.0).reshape((3, 3))
>>> x2 = np.arange(3.0)
>>> np.subtract(x1, x2)
array([[ 0.,  0.,  0.],
       [ 3.,  3.,  3.],
       [ 6.,  6.,  6.]])

-运算符可以用作np.subtracton ndarray 的简写。

>>> x1 = np.arange(9.0).reshape((3, 3))
>>> x2 = np.arange(3.0)
>>> x1 - x2
array([[0., 0., 0.],
       [3., 3., 3.],
       [6., 6., 6.]])