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法律研究在NumPy中按元素划分参数并以不同类型显示结果
要按元素划分参数，请在Python NumPy中使用**numpy.divide()**方法。arr1被视为被除数数组。arr2被视为除数数组。使用“**dtype**”参数将输出设置为“**float**”。
out是将结果存储到的位置。如果提供，则其形状必须与输入广播到的形状相同。如果不提供或为None，则返回一个新分配的数组。元组（仅可能作为关键字参数）的长度必须等于输出的数量。
NumPy 提供了全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等等。它支持广泛的硬件和计算平台，并且与分布式、GPU和稀疏数组库配合良好。
步骤
首先，导入所需的库：
import numpy as np
创建两个二维数组：
arr1 = np.array([[14, 28, 56], [84, 56, 112]]) arr2 = np.array([[7, 14, 21], [28, 35, 56]])
显示数组：
print("Array 1...
", arr1)
print("
Array 2...
", arr2)获取数组的类型：
print("
Our Array 1 type...
", arr1.dtype)
print("
Our Array 2 type...
", arr2.dtype)获取数组的维度：
print("
Our Array 1 Dimensions...
",arr1.ndim)
print("
Our Array 2 Dimensions...
",arr2.ndim)获取数组的形状：
print("
Our Array 1 Shape...
",arr1.shape)
print("
Our Array 2 Shape...
",arr2.shape)要按元素划分参数，请在Python NumPy中使用numpy.divide()方法。arr1被视为被除数数组。arr2被视为除数数组。使用“dtype”参数将输出设置为“float”。
print("
Result (divide element-wise)...
",np.divide(arr1, arr2, dtype = 'float'))
示例
import numpy as np
# Create two 2D arrays
arr1 = np.array([[14, 28, 56], [84, 56, 112]])
arr2 = np.array([[7, 14, 21], [28, 35, 56]])
# Display the arrays
print("Array 1...
", arr1)
print("
Array 2...
", arr2)
# Get the type of the arrays
print("
Our Array 1 type...
", arr1.dtype)
print("
Our Array 2 type...
", arr2.dtype)
# Get the dimensions of the Arrays
print("
Our Array 1 Dimensions...
",arr1.ndim)
print("
Our Array 2 Dimensions...
",arr2.ndim)
# Get the shape of the Arrays
print("
Our Array 1 Shape...
",arr1.shape)
print("
Our Array 2 Shape...
",arr2.shape)
# To divide arguments element-wise, use the numpy.divide() method in Python Numpy
# The arr1 is considered Dividend array
# The arr2 is considered Divisor array
# The output is set "float" using the "dtype" parameter
print("
Result (divide element-wise)...
",np.divide(arr1, arr2, dtype = 'float'))输出
Array 1... [[ 14 28 56] [ 84 56 112]] Array 2... [[ 7 14 21] [28 35 56]] Our Array 1 type... int64 Our Array 2 type... int64 Our Array 1 Dimensions... 2 Our Array 2 Dimensions... 2 Our Array 1 Shape... (2, 3) Our Array 2 Shape... (2, 3) Result (divide element-wise)... [[2. 2. 2.66666667] [3. 1.6 2. ]]
更新于：2022年2月7日
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