`numpy.add()`

Функция numpy.add() выполняет поэлементное сложение двух массивов. Эквивалентна оператору x1 + x2, но поддерживает дополнительные параметры ufunc.

Сигнатура

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

Параметры

x1, x2 — слагаемые (array_like). Должны быть совместимы по форме (broadcasting).
out — массив для записи результата.
where — маска, по которой выполняется сложение.
dtype — тип результата.

Возвращаемое значение

ndarray — поэлементная сумма x1 + x2. Если оба входа скаляры — скаляр.

Примеры

Пример 1. Сложение двух одномерных массивов.

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = np.array([10, 20, 30, 40])
print(np.add(a, b))

[11 22 33 44]

Пример 2. Сложение со скаляром (broadcasting).

arr = np.array([5, 6, 7])
print(np.add(arr, 100))

[105 106 107]

Пример 3. Broadcasting матрицы и вектора.

m = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
v = np.array([10, 20, 30])
print(np.add(m, v))

[[11 22 33]
 [14 25 36]]

Пример 4. Калибровка показаний датчиков (смещение нуля).

raw = np.array([512, 510, 515, 508])
offset = -512
calibrated = np.add(raw, offset)
print(calibrated)

[ 0 -2  3 -4]

Пример 5. Запись результата в существующий массив через out.

x = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
y = np.array([0.5, 0.5, 0.5])
result = np.empty_like(x)
np.add(x, y, out=result)
print(result)

[1.5 2.5 3.5]

См. также

Примечание

Лицензия и источники

Техническое описание функции адаптировано из официальной документации NumPy (https://numpy.org/doc/stable/), BSD-3-Clause License. Примеры и пояснения — © AlashEd Wiki.

numpy.add()