numpy.positive用例

Question

positive（版本1.13+）中有一个numpy函数，该函数似乎什么也没做：

In [1]: import numpy as np                                                                               

In [2]: A = np.array([0, 1, -1, 1j, -1j, 1+1j, 1-1j, -1+1j, -1-1j, np.inf, -np.inf])                     

In [3]: A == np.positive(A)                                                                              
Out[3]: 
array([ True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,
        True,  True])

文档说：Returned array or scalar: `y = +x`

此功能的用例是什么？

Answer 1

此功能的用例可能很少。之所以提供它，是因为每个python运算符都在numpy中作为ufunc公开：

• 一元+：np.positive
• 一元-：np.negative
• 二进制+：np.add
• 二进制-：np.subtract
• 等...

正如documentation所述，并在另一个答案中指出，np.positive复制数据，就像np.copy那样，但有两个警告：

1. 它可以更改输入的dtype

2. 仅为算术类型定义。例如，如果尝试在布尔数组上调用它，则会得到

    UFuncTypeError: ufunc 'positive' did not contain a loop with signature matching types dtype('bool') -> dtype('bool')
   

另一件事是，由于positive是ufunc，因此它可以就地工作，使其成为算术类型的有效无操作函数：

np.positive(x, out=x)

Answer 2

如果向量为x，则np.positive(x)给您，+1*(x)和np.negative(x)给您-1*(x)。

np.positive([-1,0.7])

output: array([-1. ,  0.7])


np.negative([-1.5,0.7])

output:array([ 1.5, -0.7])


np.positive(np.array([0, 1, -1, 1j, -1j, 1+1j, 1-1j, -1+1j, -1-1j, np.inf, -np.inf]))

output: array([  0.+0.j,   1.+0.j,  -1.+0.j,   0.+1.j,  -0.-1.j,   1.+1.j,
         1.-1.j,  -1.+1.j,  -1.-1.j,  inf+0.j, -inf+0.j])


np.negative(np.array([0, 1, -1, 1j, -1j, 1+1j, 1-1j, -1+1j, -1-1j, np.inf, -np.inf]))

output: array([ -0.-0.j,  -1.-0.j,   1.-0.j,  -0.-1.j,   0.+1.j,  -1.-1.j,
        -1.+1.j,   1.-1.j,   1.+1.j, -inf-0.j,  inf-0.j])

用例取决于。一旦用例，它是x1 = copy(x)的替代方案。它会创建一个重复数组供您使用。