NumPy 中的元素级真除法
要在 Python NumPy 中对参数进行元素级的真除法,请使用 **numpy.true_divide()** 方法。arr1 被视为被除数数组,arr2 被视为除数数组。
out 是结果存储的位置。如果提供,则其形状必须与输入广播到的形状相同。如果未提供或为 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。
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。
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)
要在 Python NumPy 中对参数进行元素级的真除法,请使用 numpy.true_divide() 方法。arr1 被视为被除数数组,arr2 被视为除数数组:
print("
Result...
",np.true_divide(arr1, arr2))
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 true divide arguments element-wise, use the numpy.true_divide() method in Python Numpy # The arr1 is considered Dividend array # The arr2 is considered Divisor array print("
Result...
",np.true_divide(arr1, arr2))
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... [[2. 2. 2.66666667] [3. 1.6 2. ]]
广告