numpy.negative#

numpy.отрицательный(x, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, сигнатура]) = 'negative'>#

Поэлементное числовое отрицание.

Параметры:

xarray_like или скаляр: Входной массив.
выходndarray, None или кортеж из ndarray и None, опционально: Место для сохранения результата. Если предоставлено, оно должно иметь форму, в которую транслируются входные данные. Если не предоставлено или None, возвращается вновь выделенный массив. Кортеж (возможен только как ключевой аргумент) должен иметь длину, равную количеству выходов.
гдеarray_like, необязательный: Это условие транслируется на вход. В местах, где условие истинно, выход массив будет установлен в результат ufunc. В других местах выход массив сохранит своё исходное значение. Обратите внимание, что если неинициализированный выход массив создается через стандартный out=None, позиции внутри неё, где условие ложно, останутся неинициализированными.
**kwargs: Для других аргументов, доступных только по ключевым словам, смотрите документация ufunc.

Возвращает:

yndarray или скаляр: Возвращаемый массив или скаляр: y = -x. Это скаляр, если x является скаляром.

Примеры

>>> import numpy as np
>>> np.negative([1.,-1.])
array([-1.,  1.])

Унарный - оператор может использоваться как сокращение для np.negative на ndarrays.

>>> x1 = np.array(([1., -1.]))
>>> -x1
array([-1.,  1.])