NumPy 中元素级的减法
要对参数进行元素级的减法运算,请在 Python NumPy 中使用 **numpy.subtract()** 方法。out 是结果存储到的位置。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(只能作为关键字参数)的长度必须等于输出的数量。
条件会广播到输入上。在条件为 True 的位置,out 数组将设置为 ufunc 结果。在其他位置,out 数组将保留其原始值。请注意,如果通过默认的 out=None 创建未初始化的 out 数组,则其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。
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([[5, 10, 15], [25, 30, 35]]) 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)要对参数进行元素级的减法运算,请在 Python NumPy 中使用 numpy.subtract() 方法:
print("
Result (subtract element-wise)...
",np.subtract(arr1, arr2))
示例
import numpy as np
# Create two 2D arrays
arr1 = np.array([[5, 10, 15], [25, 30, 35]])
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 Subtract arguments element-wise, use the numpy.subtract() method in Python Numpy
print("
Result (subtract element-wise)...
",np.subtract(arr1, arr2))输出
Array 1... [[ 5 10 15] [25 30 35]] 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 (subtract element-wise)... [[ -2 -4 -6] [ -3 -5 -21]]
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