NumPy参考 >例行程序 >Mathematical functions > numpy.absolute
numpy.absolute（X，/，出=无，*，其中=真，铸造= 'same_kind' ，为了= 'K' ，D型细胞=无，subok =真[，签名，extobj ] ）= <ufunc '绝对'> ¶逐元素计算绝对值。
np.abs 是此功能的简写。
输入数组。
结果存储的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。如果未提供或没有，则返回一个新分配的数组。元组（只能作为关键字参数）的长度必须等于输出的数量。
此条件通过输入广播。在条件为True的位置，将out数组设置为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default创建未初始化的out数组out=None，则条件为False的数组中的
位置将保持未初始化。
有关其他仅关键字的参数，请参见 ufunc docs。
包含x中每个元素的绝对值的ndarray 。对于复数输入，绝对值为。如果x是标量，则这是标量。a + ib
例子
>>> x = np.array([-1.2, 1.2])
>>> np.absolute(x)
array([ 1.2, 1.2])
>>> np.absolute(1.2 + 1j)
1.5620499351813308
将函数绘制在：[-10, 10]
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> x = np.linspace(start=-10, stop=10, num=101)
>>> plt.plot(x, np.absolute(x))
>>> plt.show()
在复杂平面上绘制函数：
>>> xx = x + 1j * x[:, np.newaxis]
>>> plt.imshow(np.abs(xx), extent=[-10, 10, -10, 10], cmap='gray')
>>> plt.show()
