numpy.sign#

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

Возвращает поэлементное указание знака числа.

The sign функция возвращает -1 if x < 0, 0 if x==0, 1 if x > 0. Для nan входных данных возвращается nan.

Для комплексных входных данных, sign функция возвращает x / abs(x), обобщение вышеуказанного (и 0 if x==0).

Изменено в версии 2.0.0: Определение комплексного знака изменено в соответствии со стандартом Array API.

Параметры:

xarray_like: Входные значения.
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: Знак x. Это скаляр, если x является скаляром.

Смотрите также

signbit
copysign

Примечания

Существует более одного определения знака в общем использовании для комплексных чисел. Определение, используемое здесь, \(x/|x|\), является более распространённым и полезным, но отличается от того, который использовался в numpy до версии 2.0, \(x/\sqrt{x*x}\), что эквивалентно sign(x.real) + 0j if x.real != 0 else sign(x.imag) + 0j.

Примеры

>>> import numpy as np
>>> np.sign([-5., 4.5])
array([-1.,  1.])
>>> np.sign(0)
0
>>> np.sign([3-4j, 8j])
array([0.6-0.8j, 0. +1.j ])