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法学研究NumPy中不同形状数组的元素级相减
要对不同形状的参数进行逐元素相减，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，它必须具有输入广播到的形状。如果没有提供或为None，则返回一个新分配的数组。元组（仅作为关键字参数可能）的长度必须等于输出的数量。
条件在输入上进行广播。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。
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。它支持各种硬件和计算平台，并且可以很好地与分布式、GPU和稀疏数组库配合使用。
步骤
首先，导入所需的库：
import numpy as np
创建两个不同形状的数组：
arr1 = np.arange(27.0).reshape((3, 3, 3)) arr2 = np.arange(9.0).reshape((3, 3))
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：
Get the dimensions of the Arrays:
获取数组的形状：
print("
Our Array 1 Shape...
",arr1.shape)
print("
Our Array 2 Shape...
",arr2.shape)要对不同形状的参数进行逐元素相减，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 arrays with different shapes
arr1 = np.arange(27.0).reshape((3, 3, 3))
arr2 = np.arange(9.0).reshape((3, 3))
# 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 with different shapes, use the numpy.subtract() method in Python Numpy
print("
Result (subtract element-wise)...
",np.subtract(arr1, arr2))输出
Array 1... [[[ 0. 1. 2.] [ 3. 4. 5.] [ 6. 7. 8.]] [[ 9. 10. 11.] [12. 13. 14.] [15. 16. 17.]] [[18. 19. 20.] [21. 22. 23.] [24. 25. 26.]]] Array 2... [[0. 1. 2.] [3. 4. 5.] [6. 7. 8.]] Our Array 1 type... float64 Our Array 2 type... float64 Our Array 1 Dimensions... 3 Our Array 2 Dimensions... 2 Our Array 1 Shape... (3, 3, 3) Our Array 2 Shape... (3, 3) Result (subtract element-wise)... [[[ 0. 0. 0.] [ 0. 0. 0.] [ 0. 0. 0.]] [[ 9. 9. 9.] [ 9. 9. 9.] [ 9. 9. 9.]] [[18. 18. 18.] [18. 18. 18.] [18. 18. 18.]]]
更新于：2022年2月7日
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