numpy.spacing#
- numpy.spacing(x, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature]) = <ufunc 'spacing'>#
返回 x 与最接近的相邻数字之间的距离.
- 参数:
- xarray_like
用于查找间距的值.
- outndarray, None, or tuple of ndarray and None, optional
结果存储到的位置.如果提供,它必须具有输入的广播到的形状. 如果未提供或为 None,则返回一个新分配的数组.一个元组(可能只能作为关键字参数)必须具有等于输出数量的长度.
- wherearray_like, optional
此条件在输入上进行广播.在条件为 True 的位置, out 数组将设置为 ufunc 结果.否则, out 数组将保留其原始值.请注意,如果通过默认值
out=None创建一个未初始化的 out 数组,则其中条件为 False 的位置将保持未初始化.- \kwargs
对于其他仅限关键字的参数,请参阅 ufunc docs .
- 返回:
- outndarray 或标量
x 值的间距.如果 x 是标量,则这是一个标量.
注释
它可以被认为是 EPS 的推广:
spacing(np.float64(1)) == np.finfo(np.float64).eps,并且对于任何有限的 x,x + spacing(x)和 x 之间不应存在任何可表示的数字.+- inf 和 NaN 的间距为 NaN.
示例
>>> import numpy as np >>> np.spacing(1) == np.finfo(np.float64).eps True