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. ]]

更新于:2022年2月7日

浏览量:109

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