mindspore.numpy.float_power

mindspore.numpy.float_power(x1, x2, dtype=None)

第一个数组逐元素计算幂次方，指数为第二个数组中对应的元素。

将 x1 中的每个基数以其位置对应 x2 中的元素作为指数，计算幂次方。 x1 和 x2 必须能广播到相同的shape。 这与power函数的不同之处在于int、float16和float64都会提升为至少具有float32精度的浮点数，这样结果总是不精确的。 这个函数意在为负幂返回一个可用的值，并且让正幂很少溢出。

说明

不支持NumPy参数 out 、 where 、 casting 、 order 、 subok 、 signature 、 extobj 。 int和float将被提升至float32而不是float64。

参数：

• x1 (Tensor) - 基数。

• x2 (Tensor) - 指数。

• dtype (mindspore.dtype，可选) - 默认值： None 。 覆盖输出Tensor的dtype。

返回：

Tensor或标量。 x1 中的基数以 x2 中的对应元素为指数计算得到的幂次方。 如果 x1 和 x2 都是标量，返回标量。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore.numpy as np
>>> x1 = np.arange(6)
>>> x2 = np.array(3)
>>> output = np.float_power(x1, x2)
>>> print(output)
[  0.   1.   8.  27.  64. 125.]