Python中的 numpy.float_power()

numpy.float_power(arr1, arr2, out = None, where = True, cast = 'same_kind', order = 'K', dtype = None) ：
来自第一个数组的数组元素被提升到来自第二个元素的元素的幂（所有都发生在元素方面）。 arr1 和 arr2 必须具有相同的形状。
float_power与 power函数的不同之处在于整数、float16 和 float32 被提升为具有最低 float64 精度的浮点数，因此结果总是不精确的。该函数将返回一个可用的负幂结果，并且很少溢出 +ve 幂。

参数 ：

arr1     : [array_like]Input array or object which works as base.
arr2     : [array_like]Input array or object which works as exponent. 
out      : [ndarray, optional]Output array with same dimensions as Input array, 
            placed with result.
**kwargs : Allows you to pass keyword variable length of argument to a function. 
           It is used when we want to handle named argument in a function.
where    : [array_like, optional]True value means to calculate the universal 
           functions(ufunc) at that position, False value means to leave the 
           value in the output alone.

返回 ：

An array with elements of arr1 raised to exponents in arr2

代码 1：arr1 提升为 arr2

# Python program explaining
# float_power() function
import numpy as np
  
# input_array
arr1 = [2, 2, 2, 2, 2]
arr2 = [2, 3, 4, 5, 6]
print ("arr1         : ", arr1)
print ("arr1         : ", arr2)
  
# output_array
out = np.float_power(arr1, arr2)
print ("\nOutput array : ", out)

输出 ：

arr1         :  [2, 2, 2, 2, 2]
arr1         :  [2, 3, 4, 5, 6]

Output array :  [  4.   8.  16.  32.  64.]

代码 2：arr1 的元素提升到指数 2

# Python program explaining
# float_power() function
import numpy as np
  
# input_array
arr1 = np.arange(8)
exponent = 2
print ("arr1         : ", arr1)
  
# output_array
out = np.float_power(arr1, exponent)
print ("\nOutput array : ", out)

输出 ：

arr1         :  [0 1 2 3 4 5 6 7]

Output array :  [  0.   1.   4.   9.  16.  25.  36.  49.]

代码 3：如果 arr2 有 -ve 元素，则 float_power 处理结果

# Python program explaining
# float_power() function
import numpy as np
  
# input_array
arr1 = [2, 2, 2, 2, 2]
arr2 = [2, -3, 4, -5, 6]
print ("arr1         : ", arr1)
print ("arr2         : ", arr2)
  
# output_array
out = np.float_power(arr1, arr2)
print ("\nOutput array : ", out)

输出 ：

arr1         :  [2, 2, 2, 2, 2]
arr2         :  [2, -3, 4, -5, 6]

Output array :  [  4.00000000e+00   1.25000000e-01   1.60000000e+01   
                3.12500000e-02   6.40000000e+01]

参考 ：
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/generated/numpy.float_power.html#numpy.float_power
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