この関数をさらに詳しく見ていきましょう。
関数構文
単純な操作にもかかわらず、この関数は、以下の構文で表されるさまざまなパラメーター値をサポートします。
しびれ。絶対の（（バツ、 /、 アウト=なし、 *、 どこ=真実、 鋳造=‘同種’、 注文=「K」、 dtype=なし、 subok=真実[, signature, extobj]）。 = <ufunc ‘絶対の’>>
パラメーター
ほとんどの場合、関数構文のほとんどのパラメーターについて気にする必要はほとんどありません。
最も一般的なパラメータについては、以下で説明します。
- x –入力配列を参照します。
- Out –出力値を格納するための代替配列を提供します。
戻り値
Absolute（）関数は、入力配列の各要素の絶対値を含む配列を返します。 結果の配列は、入力配列と同じ形状を保持します。
例1
次の例は、関数が1D配列でどのように動作するかを示しています。
＃numpyをインポートする
輸入 numpy なので np
arr = np。配列（（[1, –9, 13, –24]）。
印刷（（f「絶対配列：{np.absolute（arr）}」）。
上記のコードでnpとしてエイリアスを使用してNumPyパッケージをインポートすることから始めます。
次に、np.array関数を使用して配列を作成します。 最後に、arr変数の各要素の絶対値を含む配列を返します。
結果の出力は次のようになります。
絶対の 配列： [ 1 9 13 24]
注：絶対値は常に正です。
例2–フロート
絶対関数を浮動小数点値の配列に適用するとどうなるか見てみましょう。
arr_2 = np。配列（（[1.3, –9.9, 13.2, –24]）。
印刷（（f“絶対配列：{np.absolute（arr_2）}”）。
これは戻るはずです：
絶対の 配列： [ 1.3 9.9 13.2 24. ]
入力データ型は、出力配列用に保存されています。 配列に整数がある場合、それは自動的にfloatに変換されます。
例3–複素数
関数を複素数の配列に適用するとどうなりますか？ 確認してみましょう。
arr_3 = np。配列（（[1.3j, –9.9, 13j, –24]）。
印刷（（f“絶対配列：{np.absolute（arr_3）}”）。
これは戻るはずです：
絶対の 配列： [ 1.3 9.9 13. 24. ]
Matplotlibの視覚化
以下のコードスニペットに示すように、matplotlibを使用して絶対値を視覚化できます。
＃matplotlibをインポートする
輸入 matplotlib。ピプロット なので plt
arr = np。linspace（（始める=–5、 止まる=5、 num=50）。
plt。プロット（（arr、 np。絶対の（（arr）。）。
上記のコードは次のようになります。
結論
この記事では、NumPyのabsolute（）関数について詳しく説明します。 また、関数がどのように機能するかを示すための例と図を提供します。
読んでくれてありがとう！！
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