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numpy.
heaviside
(X1,X2,/,出=无,*,其中=真,铸造= 'same_kind' ,为了= 'K' ,D型细胞=无,subok =真[,签名,extobj ] )= <ufunc '海维赛德'> ¶计算Heaviside阶跃函数。
Heaviside阶跃函数定义为:
0 if x1 < 0
heaviside(x1, x2) = x2 if x1 == 0
1 if x1 > 0
其中x2通常取为0.5,但有时也使用0和1。
输入值。
x1为0时的函数值。如果值为,则必须将它们广播为通用形状(即输出的形状)。x1.shape != x2.shape
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。
输出数组x1的逐个元素Heaviside步进函数。如果x1和x2均为标量,则为标量。
笔记
1.13.0版中的新功能。
参考文献
例子
>>> np.heaviside([-1.5, 0, 2.0], 0.5)
array([ 0. , 0.5, 1. ])
>>> np.heaviside([-1.5, 0, 2.0], 1)
array([ 0., 1., 1.])