diff --git a/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.OneHot.rst b/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.OneHot.rst
new file mode 100644
index 00000000000..d03c65ef4a7
--- /dev/null
+++ b/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.OneHot.rst
@@ -0,0 +1,35 @@
+mindspore.ops.OneHot
+====================
+
+.. py:class:: mindspore.ops.OneHot(axis=-1))
+
+    返回一个one-hot类型的Tensor。
+
+    生成一个新的Tensor，由索引 `indices` 表示的位置取值为 `on_value` ，而在其他所有位置取值为 `off_value` 。
+
+    .. note::
+        如果输入索引为秩 `N` ，则输出为秩 `N+1` 。新轴在 `axis` 处创建。
+
+    **参数：**
+
+    - **axis** (int) - 指定插入值的位置。例如，如果 `indices` 的shape为 :math:`(N, C)` ，`axis` 为-1，则输出shape为 :math:`(N, C, D)` ，如果 `axis` 为0，则输出shape为 :math:`(D, N, C)` 。默认值：-1。
+
+    **输入：**
+
+    - **indices** (Tensor) - 输入索引，shape为 :math:`(X_0, \ldots, X_n)` 的Tensor。数据类型必须为int32或int64。
+    - **depth** (int) - 输入的Scalar，定义one-hot的深度。
+    - **on_value** (Tensor) - 当 `indices[j] = i` 时，用来填充输出的值。数据类型为float16或float32。
+    - **off_value** (Tensor) - 当 `indices[j] != i` 时，用来填充输出的值。数据类型与 `on_value` 的相同。
+
+    **输出：**
+
+    Tensor，one-hot类型的Tensor。shape为 :math:`(X_0, \ldots, X_{axis}, \text{depth} ,X_{axis+1}, \ldots, X_n)` 。
+
+    **异常：**
+
+    - **TypeError** - `axis` 或 `depth` 不是int。
+    - **TypeError** - `indices` 的数据类型既不是int32也不是int64。
+    - **TypeError** - `indices`、`on_value` 或 `off_value` 不是Tensor。
+    - **ValueError** - `axis` 不在[-1，len(indices_shape)]范围内。
+    - **ValueError** - `depth` 小于0。
+    
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.Ones.rst b/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.Ones.rst
new file mode 100644
index 00000000000..099376ffb08
--- /dev/null
+++ b/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.Ones.rst
@@ -0,0 +1,21 @@
+mindspore.ops.Ones
+===================
+
+.. py:class:: mindspore.ops.Ones
+
+    创建一个值全为1的Tensor。
+
+    第一个参数指定Tensor的shape，第二个参数指定填充值的数据类型。
+
+    **输入：**
+
+    - **shape** (Union[tuple[int], int]) - 指定输出Tensor的shape，只能是正整数常量。
+    - **type** (mindspore.dtype) - 指定输出Tensor的数据类型，只能是常量值。
+
+    **输出：**
+
+    Tensor，shape和数据类型与输入相同。
+
+    **异常：**
+
+    - **TypeError** - `shape` 既不是tuple，也不是int。
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.Pad.rst b/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.Pad.rst
new file mode 100644
index 00000000000..5307e95cc83
--- /dev/null
+++ b/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.Pad.rst
@@ -0,0 +1,40 @@
+mindspore.ops.Pad
+==================
+
+.. py:class:: mindspore.ops.Pad(paddings)
+
+    根据参数 `paddings` 对输入进行填充。
+
+    例如， 仅填充输入Tensor的最后一个维度，则填充方式为(padding_left, padding_right)；填充输入Tensor的最后两个维度，
+    则填充方式为(padding_left, padding_right, padding_top, padding_bottom)；填充最后3个维度，则填充方式为
+    (padding_left, padding_right, padding_top, padding_bottom, padding_front, padding_back)。
+ 
+    .. math::
+        \begin{aligned}
+            &\text{ input_x_shape} = (N_{1},N_{2},...,N_{n}) \\
+            &\begin{aligned}
+                \text{output_shape = }(&N_{1}+paddings[0,0]+paddings[0,1], \\
+                                 & N_{2}+paddings[1,0]+paddings[1,1], \\
+                                 &... , \\
+                                 & N_{n}+paddings[n-1,0]+paddings[n-1,1])
+            \end{aligned}
+        \end{aligned}
+
+    **参数：**
+
+    - **paddings** (tuple) - 填充大小，其shape为(N, 2)，N是输入数据的维度，填充的元素为int类型。对于 `x` 的第 `D` 个维度，paddings[D, 0]表示输入Tensor的第 `D` 维度扩展前的大小，paddings[D, 1]表示在输入Tensor的第 `D` 个维度后面要扩展的大小。
+
+    **输入：**
+
+    - **input_x** (Tensor) - Pad的输入，任意维度的Tensor。
+
+    **输出：**
+
+    填充后的Tensor。
+
+    **异常：**
+
+    - **TypeError** - `paddings` 不是tuple。
+    - **TypeError** - `input_x` 不是Tensor。
+    - **ValueError** - `paddings` 的shape不是 :math:`(N, 2)` 。
+    - **ValueError** - `paddings` 的大小不等于2 * len(input_x)。
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.Padding.rst b/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.Padding.rst
new file mode 100644
index 00000000000..be854c93381
--- /dev/null
+++ b/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.Padding.rst
@@ -0,0 +1,24 @@
+mindspore.ops.Padding
+=====================
+
+.. py:class:: mindspore.ops.Padding(pad_dim_size=8)
+
+    将输入Tensor的最后一个维度从1扩展到pad_dim_size，其填充值为0。
+
+    **参数：**
+
+    - **pad_dim_size** (int) - 指定填充的大小，待扩展的 `x` 的最后一个维度的值，必须为正数。默认值：8。
+
+    **输入：**
+
+    - **x** (Tensor) - 输入Tensor，其shape为 :math:`(x_1, x_2, ..., x_R)` 。`x` 的秩必须至少为2。 `x` 的最后一个维度必须为1。数据类型为Number。
+
+    **输出：**
+
+    Tensor，其shape是 :math:`(z_1, z_2, ..., z_N)` 。
+
+    **异常：**
+
+    - **TypeError** - `pad_dim_size` 不是int。
+    - **ValueError** - `pad_dim_size` 小于1。
+    - **ValueError** - `x` 的最后一个维度不等于1。
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.Print.rst b/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.Print.rst
new file mode 100644
index 00000000000..c8a70a376e7
--- /dev/null
+++ b/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.Print.rst
@@ -0,0 +1,23 @@
+mindspore.ops.Print
+===================
+
+.. py:class:: mindspore.ops.Print
+
+    将输入Tensor或string进行打印输出。
+	
+    默认打印在屏幕上。也可以保存在文件中，通过 `context` 设置 `print_file_path` 参数。一旦设置，输出将保存在指定文件中。通过函数 :func:`mindspore.parse_print` 可以重新加载数据。获取更多信息，请查看 :func:`mindspore.context.set_context` 和 :func:`mindspore.parse_print` 。
+
+    .. note::
+        在PyNative模式下，请使用Python print函数。在Graph模式下，bool、int和float将被转换为Tensor进行打印，str保持不变。
+
+    **输入：**
+
+    - **input_x** (Union[Tensor, bool, int, float, str]) - Print的输入。支持多个输入，用'，'分隔。
+
+    **输出：**
+
+    Tensor，数据类型和shape与 `input_x` 相同。
+
+    **异常：**
+
+    - **TypeError** - `input_x` 不是Tensor、bool、int、float或str。
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.ReLU.rst b/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.ReLU.rst
new file mode 100644
index 00000000000..192a7ddccf8
--- /dev/null
+++ b/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.ReLU.rst
@@ -0,0 +1,27 @@
+mindspore.ops.ReLU
+===================
+
+.. py:class:: mindspore.ops.ReLU
+
+    线性修正单元激活函数（Rectified Linear Unit）。
+
+    返回 :math:`\max(x,\  0)` 的值，负值神经元将被设置为0。
+
+    .. math::
+        ReLU(x) = (x)^+ = max(0, x)
+
+    .. note::
+        一般来说，与 `ReLUV2` 相比，此算子更常用。且 `ReLUV2` 会多输出一个掩码。
+
+    **输入：**
+
+    - **input_x** (Tensor) - ReLU的输入，任意维度的Tensor。其数据类型为Number。
+
+    **输出：**
+
+    Tensor，数据类型和shape与 `input_x` 相同。
+
+    **异常：**
+
+    - **iTypeError** - `input_x` 的数据类型不是Number。
+    - **iTypeError** - `input_x` 不是Tensor。
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.ReduceMax.rst b/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.ReduceMax.rst
new file mode 100644
index 00000000000..592982369e2
--- /dev/null
+++ b/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.ReduceMax.rst
@@ -0,0 +1,33 @@
+mindspore.ops.ReduceMax
+========================
+
+.. py:class:: mindspore.ops.ReduceMax(keep_dims=False)
+
+    默认情况下，输出张量各维度上的最大值，以达到对所有维度进行归约的目的。也可以对指定维度进行求最大值归约。
+
+    通过指定 `keep_dims` 参数，来控制输出和输入的维度是否相同。
+
+    **参数：**
+
+    - **keep_dims (bool)** - 如果为True，则保留计算的维度，长度为1。如果为False，则不保留计算维度。默认值：False，输出结果会降低维度。
+
+    **输入：**
+
+    - **x** (Tensor[Number]) - ReduceMax的输入，任意维度的Tensor，秩应小于8。其数据类型为number。
+    - **axis** (Union[int, tuple(int), list(int)]) - 指定计算维度。默认值：()，即计算所有元素的最大值。只允许常量值，取值范围[-rank(x), rank(x))。
+
+    **输出：**
+
+    Tensor，shape与输入 `x` 相同。
+
+    - 如果轴为()，且keep_dims为False，则输出一个0维Tensor，表示输入Tensor中所有元素的最大值。
+
+    - 如果轴为int，取值为2，并且keep_dims为False，则输出的shape为 :math:`(x_1, x_3, ..., x_R)` 。
+
+    - 如果轴为tuple(int)，取值为(2, 3)，并且keep_dims为False，则输出的shape为 :math:`(x_1, x_4, ..., x_R)` 。
+
+    **异常：**
+
+    - **TypeError** - `keep_dims` 不是bool。
+    - **TypeError** - `x` 不是tensor。
+    - **ValueError** - `axis` 不是int、tuple或list。
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.ReduceMean.rst b/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.ReduceMean.rst
new file mode 100644
index 00000000000..3ece083ec18
--- /dev/null
+++ b/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.ReduceMean.rst
@@ -0,0 +1,33 @@
+mindspore.ops.ReduceMean
+=========================
+
+.. py:class:: mindspore.ops.ReduceMean(keep_dims=False)
+
+    默认情况下，输出张量各维度上的平均值，以达到对所有维度进行归约的目的。也可以对指定维度进行求平均值归约。
+
+    通过指定 `keep_dims` 参数，来控制输出和输入的维度是否相同。
+
+    **参数：**
+
+    - **keep_dims** (bool) - 如果为True，则保留计算的维度，长度为1。如果为False，则不保留计算维度。默认值：False，输出结果会降低维度。
+
+    **输入：**
+
+    - **x** (Tensor[Number]) - ReduceMean的输入，任意维度的Tensor，秩应小于8。其数据类型为number。
+    - **axis** (Union[int, tuple(int), list(int)]) - 指定计算维度。默认值：()，即计算所有元素的平均值。只允许常量值，取值范围[-rank(`x`), rank(`x`))。
+
+    **输出：**
+
+    Tensor，shape与输入 `x` 相同。
+
+    - 如果轴为()，且keep_dims为False，则输出一个0维Tensor，表示输入Tensor中所有元素的平均值。
+
+    - 如果轴为int，取值为2，并且keep_dims为False，则输出的shape为 :math:`(x_1, x_3, ..., x_R)` 。
+
+    - 如果轴为int，取值为2，并且keep_dims为False，则输出的shape为 :math:`(x_1, x_4, ..., x_R)` 。
+
+    **异常：**
+
+    - ** TypeError** - `keep_dims` 不是bool。
+    - ** TypeError** - `x` 不是Tensor。
+    - ** ValueError** - `axis` 不是int、tuple或list。
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.ReduceSum.rst b/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.ReduceSum.rst
new file mode 100644
index 00000000000..a11c4fce92c
--- /dev/null
+++ b/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.ReduceSum.rst
@@ -0,0 +1,33 @@
+mindspore.ops.ReduceSum
+=========================
+
+.. py:class:: mindspore.ops.ReduceSum(keep_dims=False)
+
+    默认情况下，输出张量各维度上的和，以达到对所有维度进行归约的目的。也可以对指定维度进行求和归约。
+
+    通过指定 `keep_dims` 参数，来控制输出和输入的维度是否相同。
+
+    **参数：**
+
+    - **keep_dims** (bool) - 如果为True，则保留计算维度，长度为1。如果为False，则不保留计算维度。默认值：False，输出结果会降低维度。
+
+    **输入：**
+
+    - **x** (Tensor[Number]) - ReduceSum的输入，任意维度的Tensor，秩应小于8。其数据类型为Number。
+    - **axis** (Union[int, tuple(int), list(int)]) - 指定计算维度。默认值：()，即计算所有元素的和。只允许常量值，取值范围[-rank(`x`), rank(`x`))。
+
+    **输出：**
+
+    Tensor，具有与输入 `x` 相同的shape。
+
+    - 如果轴为()，且keep_dims为False，则输出一个0维Tensor，表示输入Tensor中所有元素的和。
+
+    - 如果轴为int，取值为2，并且keep_dims为False，则输出的shape为 :math:`(x_1, x_3, ..., x_R)` 。
+
+    - 如果轴为tuple(int)，取值为(2, 3)，并且keep_dims为False，则输出的shape为 :math:`(x_1, x_4, ..., x_R)` 。
+
+    **异常：**
+
+    - **TypeError** - `keep_dims` 不是bool。
+    - **TypeError** - `x` 不是Tensor。
+    - **ValueError** - `axis` 取值为None。
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.ResizeBilinear.rst b/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.ResizeBilinear.rst
new file mode 100644
index 00000000000..98d6dc3bdcc
--- /dev/null
+++ b/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.ResizeBilinear.rst
@@ -0,0 +1,29 @@
+mindspore.ops.ResizeBilinear
+=============================
+
+.. py:class:: mindspore.ops.ResizeBilinear(size, align_corners=False)
+
+    使用双线性插值调整图像大小到指定的大小。
+
+    调整输入图像的高和宽，且输入图像的数据类型可以不同，但输出的数据类型只能是float32.
+
+    **参数：**
+
+    - **size** (Union[tuple[int], list[int]]) - 指定图像的新尺寸，输入格式为：2个int元素 :math:`(new\_height, new\_width)` 的tuple或者list。
+    - **align_corners** (bool) - 如果为True，则通过 :math:`(new\_height - 1) / (height - 1)` 调整输入，这将精确对齐图像的4个角和调整图像大小。如果为False，则按 :math:`new\_height / height` 调整输入。默认值：False。
+
+    **输入：**
+
+    - **x** (Tensor) - ResizeBilinear的输入，四维的Tensor，其shape为 :math:`(batch, channels, height, width)` ，数据类型为float32或float16。
+
+    **输出：**
+
+    Tensor，调整大小后的图像。shape为 :math:`(batch, channels, new\_height, new\_width)` 的四维Tensor，数据类型与输入 `x` 相同。 
+
+    **异常：**
+
+    - **TypeError** - `size` 既不是tuple，也不是list。
+    - **TypeError** - `align_corners` 不是bool。
+    - **TypeError** - `x` 的数据类型既不是float16也不是float32。
+    - **TypeError** - `x` 不是Tensor。
+    - **ValueError** - `x` 的shape长度不等于4。
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.ResizeNearestNeighbor.rst b/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.ResizeNearestNeighbor.rst
new file mode 100644
index 00000000000..7627626b2de
--- /dev/null
+++ b/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.ResizeNearestNeighbor.rst
@@ -0,0 +1,25 @@
+mindspore.ops.ResizeNearestNeighbor
+=====================================
+
+.. py:class:: mindspore.ops.ResizeNearestNeighbor(size, align_corners=False)
+
+    使用最近邻插值算法调整输入Tensor为指定大小。最近邻插值算法的具体操作为：选择最近点的值，而不考虑相邻点的值，从而产生分段常数插值。
+
+    **参数：**
+
+    - **size** (Union[tuple, list]) - 指定输入Tensor的新大小。size的维度必须为2。
+    - **align_corners** (bool) - 输入和输出Tensor的4个角像素是否居中对齐。默认值：False。
+
+    **输入：**
+
+    - **input_x** (Tensor) - ResizeNearestNeighbor的输入，四维的Tensor，其shape为 :math:`(N, C, H, W)` 。
+
+    **输出：**
+
+    Tensor，输出Tensor的shape为 :math:`(N, C, NEW\_H, NEW\_W)` 。数据类型与 `input_x` 相同。
+
+    **异常：**
+
+    - **TypeError** - `size` 既不是tuple，也不是list。
+    - **TypeError** - `align_corners` 不是bool。
+    - **ValueError** - `size` 的shape长度不等于2。
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.ReverseSequence.rst b/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.ReverseSequence.rst
new file mode 100644
index 00000000000..322ef028ef6
--- /dev/null
+++ b/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.ReverseSequence.rst
@@ -0,0 +1,24 @@
+mindspore.ops.ReverseSequence
+==============================
+
+.. py:class:: mindspore.ops.ReverseSequence(seq_dim, batch_dim=0)
+
+    对输入序列进行部分反转。
+
+    **参数：**
+
+    - **seq_dim** (int) - 指定反转的维度，此值为必填参数。
+    - **batch_dim** (int) - 指定切片维度。默认值：0。
+
+   ** 输入：**
+
+    - **x** (Tensor) - 输入需反转的数据，其数据类型支持包括bool在内的所有Number类型。
+    - **seq_lengths** (Tensor) - 指定反转长度，为一维向量，其数据类型为int32或int64。
+
+    **输出：**
+
+    shape和数据类型与输入的相同。
+
+    **异常：**
+
+    - **TypeError** - `seq_dim` 或 `batch_dim` 不是int。
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.ReverseV2.rst b/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.ReverseV2.rst
new file mode 100644
index 00000000000..05106bc46b0
--- /dev/null
+++ b/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.ReverseV2.rst
@@ -0,0 +1,26 @@
+mindspore.ops.ReverseV2
+========================
+
+.. py:class:: mindspore.ops.ReverseV2(axis)
+
+    对输入Tensor按指定维度反转。
+
+    .. warning::
+        "axis"的取值范围为[-dims, dims - 1]，"dims"表示"input_x"的维度长度。
+
+    **参数：**
+
+    - **axis** (Union[tuple(int), list(int)) - 指定反转的轴。
+
+    **输入：**
+
+    - **input_x** (Tensor) - 输入需反转的任意维度的Tensor。数据类型为Number，不包括float64。
+
+    **输出：**
+
+    Tensor，shape和数据类型与输入 `input_x` 相同。
+
+    **异常：**
+
+    - **TypeError** - `axis` 既不是list也不是tuple。
+    - **TypeError** - `axis` 的元素不是int。
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.Round.rst b/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.Round.rst
new file mode 100644
index 00000000000..60fef1a1dfc
--- /dev/null
+++ b/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.Round.rst
@@ -0,0 +1,21 @@
+mindspore.ops.Round
+====================
+
+.. py:class:: mindspore.ops.Round
+
+    对输入数据进行四舍五入到最接近的整数数值。
+
+    .. math::
+        out_i \approx x_i
+
+    **输入：**
+
+    - **x** (Tensor) - 输入Tensor。
+
+    **输出：**
+
+    Tensor，shape和数据类型与输入 `x` 相同。
+
+    **异常：**
+
+    - **TypeError** - `x` 不是Tensor。
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.ScalarToArray.rst b/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.ScalarToArray.rst
new file mode 100644
index 00000000000..63259658cc0
--- /dev/null
+++ b/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.ScalarToArray.rst
@@ -0,0 +1,18 @@
+mindspore.ops.ScalarToArray
+=============================
+
+.. py:class:: mindspore.ops.ScalarToArray
+
+    将Scalar转换为 `Tensor` 。
+
+    **输入：**
+
+    - **input_x** (Union[int, float]) - ScalarToArray的输入，是Scalar且只能是常量值。
+
+    **输出：**
+
+    Tensor，0维Tensor，其值和输入一致。
+
+    **异常：**
+
+    - **TypeError** - `input_x` 既不是int也不是float。
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.op_info_register.rst b/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.op_info_register.rst
new file mode 100644
index 00000000000..cff24dca949
--- /dev/null
+++ b/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.op_info_register.rst
@@ -0,0 +1,18 @@
+mindspore.ops.op_info_register
+===============================
+
+.. py:function:: mindspore.ops.op_info_register(op_info)
+
+    用于注册算子的装饰器。
+
+    .. note:: 
+        'op_info'应通过json格式的字符串表示算子信息。'op_info'将添加到算子库'oplib'中。
+
+    **参数：**
+
+    - **op_info** (str or dict) - json格式的算子信息。
+
+    **返回：**
+
+    Function，返回算子信息注册的装饰器。
+    
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.repeat_elements.rst b/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.repeat_elements.rst
new file mode 100644
index 00000000000..edb0a3924e5
--- /dev/null
+++ b/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.repeat_elements.rst
@@ -0,0 +1,16 @@
+mindspore.ops.repeat_elements
+===============================
+
+.. py:function:: mindspore.ops.repeat_elements(x, rep, axis=0)
+
+    根据指定轴复制输入Tensor的元素，类似np.repeat的功能。
+
+    **参数：**
+
+    - **x** (Tensor) - 输入Tensor。类型为float16、float32、int8、uint8、int16、int32或int64。
+    - **rep** (int) - 指定复制次数，为正数。
+    - **axis** (int) - 指定复制轴，默认为0。
+
+    **输出：**
+
+    Tensor，值沿指定轴复制。如果 `x` 的shape为 :math:`(s1, s2, ..., sn)` ，轴为i，则输出的shape为 :math:`(s1, s2, ..., si * rep, ..., sn)` 。输出的数据类型与 `x` 相同。
\ No newline at end of file