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]]

更新于:2022年2月7日

浏览量:149

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