numpy.heaviside

numpy.heaviside(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'heaviside'>

计算重侧阶跃函数。

重侧阶跃函数定义为：

                      0   if x1 < 0
heaviside(x1, x2) =  x2   if x1 == 0
                      1   if x1 > 0

在哪里？ x2 通常取0.5，但有时也使用0和1。

参数

x1array_like

输入值。

x2array_like

x1为0时函数的值。如果 x1.shape != x2.shape ，它们必须可以广播到公共形状（成为输出的形状）。

outndarray、none或ndarray和none的元组，可选

存储结果的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。如果未提供或没有，则返回新分配的数组。元组（只能作为关键字参数）的长度必须等于输出数。

where阵列式，可选

这种情况通过输入广播。在条件为真的位置 out 数组将被设置为ufunc结果。在其他地方 out 数组将保留其原始值。请注意，如果未初始化 out 数组是通过默认值创建的 out=None ，其中条件为False的位置将保持未初始化状态。

**kwargs

有关其他仅限关键字的参数，请参见 ufunc docs .

返回

outndarray或scalar

输出数组，元素的重侧阶跃函数 x1 . 这是一个标量，如果两者都是 x1 和 x2 是标量。

笔记

1.13.0 新版功能.

工具书类

实例

>>> np.heaviside([-1.5, 0, 2.0], 0.5)
array([ 0. ,  0.5,  1. ])
>>> np.heaviside([-1.5, 0, 2.0], 1)
array([ 0.,  1.,  1.])

numpy.sign numpy.maximum