numpy.float_power() en Python

numpy.float_power(arr1, arr2, out = None, where = True, casting = ‘same_kind’, order = ‘K’, dtype = None):
el elemento de la array de la primera array se eleva a la potencia del elemento del segundo elemento (todos ocurre elemento-sabio). Tanto arr1 como arr2 deben tener la misma forma.
float_power se diferencia de la función power en que los enteros, float16 y float32 se convierten en flotantes con una precisión mínima de float64, de modo que el resultado siempre es inexacto. Esta función devolverá un resultado utilizable para potencias negativas y rara vez se desbordará para potencias +ve.

Parámetros:

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.

Devolver :

An array with elements of arr1 raised to exponents in arr2

 
Código 1: arr1 elevado a 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)

Producción :

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

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

 
Código 2: elementos de arr1 elevados al exponente 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)

Producción :

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

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

 
Código 3: resultados de manejo de float_power si arr2 tiene elementos -ve

# 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)

Producción :

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]

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