numpy.spacing#

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

Возвращает расстояние между x и ближайшим соседним числом.

Параметры:

xarray_like: Значения, для которых находится интервал.
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:

выходndarray или скаляр: Интервал значений x. Это скаляр, если x является скаляром.

Примечания

Это можно рассматривать как обобщение EPS: spacing(np.float64(1)) == np.finfo(np.float64).eps, и не должно быть никакого представимого числа между x + spacing(x) и x для любого конечного x.

Интервал между +- inf и NaN равен NaN.

Примеры

>>> import numpy as np
>>> np.spacing(1) == np.finfo(np.float64).eps
True