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title: add
description: "将输入参数逐元素相加。"
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# add

#### 功能描述

将输入参数逐元素相加。


#### 必选输入参数

| 参数名 | 类型 | 说明 |
| --- | --- | --- |
| x1，x2 | array\_like | 相加的数组或标量，如果x1.shape!=x2.shape，则它们必须能广播至相同的形状。 |


#### 可选输入参数

| 参数名 | 类型 | 默认值 | 说明 |
| --- | --- | --- | --- |
| out | ndarray/ndarray的元组 | None | 计算结果保存的位置。如果提供，其形状必须与输入数组广播后的形状一致。未指定时，返回一个新的数组。 |
| where | array\_like | None | 将被广播至输入的条件数组。在条件为真处的元素，其计算结果会存入out中，其余位置保留原有值。 |
| \*\*kwargs | \- | \- | 其他关键字参数，请参见NumPy官方文档Universal functions (ufunc)(https://numpy.org/doc/stable/reference/ufuncs.html\#ufuncs\-kwargs)。 |


#### 返回数据

| 类型 | 说明 |
| --- | --- |
| ndarray/scalar | x1和x2逐元素相加的结果。 |


#### 示例

```
>>> import numpy as np
>>> np.add(1.1, 5.5)
6.6
>>> x1 = np.arange(9.0).reshape((3,3))
>>> x2 = np.arange(3.0)
>>> x1
array([[0., 1., 2.],
[3., 4., 5.],
[6., 7., 8.]])
>>> x2
array([0., 1., 2.])
>>>
>>> np.add(x1, x2)
array([[ 0.,  2.,  4.],
[ 3.,  5.,  7.],
[ 6.,  8., 10.]])
>>
#  若x1和x2均为ndarray，那么还可以使用“+”来替代np.add
>>> x1 = np.arange(0, 4).reshape((2,2))
>>> x1
array([[0, 1],
[2, 3]])
>>> x2 = np.arange(4, 8).reshape((2,2))
>>> x2
array([[4, 5],
[6, 7]])
>>>
>>> x1 + x2
array([[ 4,  6],
[ 8, 10]])
>>>
```