Hướng dẫn divide python - trăn tách
|
Python NumPy divide() được sử dụng để chia hai mảng có cùng hình dạng hoặc chia một mảng với một giá trị số duy nhất. Hàm này cung cấp một số tham số cho phép người dùng chỉ định giá trị cần chia. Sử dụng hàm numpy.divide () để chia các phần tử mảng đầu tiên (arr1) với các phần tử mảng thứ hai (arr2). Cả hai arr1 và arr2 phải có cùng hình dạng và phần tử trong arr2 không được bằng 0; nếu không, nó sẽ phát sinh lỗi. divide() được sử dụng để chia hai mảng có cùng hình dạng hoặc chia một mảng với một giá trị số duy nhất. Hàm này cung cấp một số tham số cho phép người dùng chỉ định giá trị cần chia. Sử dụng hàm numpy.divide () để chia các phần tử mảng đầu tiên (arr1) với các phần tử mảng thứ hai (arr2). Cả hai arr1 và arr2 phải có cùng hình dạng và phần tử trong arr2 không được bằng 0; nếu không, nó sẽ phát sinh lỗi. Show
Nội dung chính ShowShow
Nội dung chính
Nội dung chính
Nội dung chínhdivide() các ví dụ.
1. Ví dụ nhanh về hàm chia () NumPy trong PythonNội dung chínhdivide(). # Below are a quick examples # Example 1: Use numpy.divide() to divide # one dimensional array with scalar arr = [8, 27, 15, 18, 22, 34] arr1 = 4 arr2 = np.divide(arr, arr1) # Example 2: Find the division values of # two input arrays arr = [16, 28, 33, 38, 45] arr1 = [4, 8, 13, 5, 3] arr2 = np.divide(arr, arr1) # Example 3: Divide arrays using / operator arr = np.array([16, 28, 33, 38, 45]) arr1 = np.array([4, 8, 13, 5, 3]) arr2 = arr/arr1 # Example 4: Get division values # between two multi-dimensional arrays arr = [[15, 23, 32], [9, -17, 25]] arr1 = [[3, 5, 8], [-2, 4, 7]] arr2 = np.divide(arr, arr1) # Example 5: Divide the array values by zero arr = [16, 28, 33, 38, 45] arr1 = [4, 8, 0, 5, 0] arr2 = np.divide(arr, arr1) 2. Cú pháp của Python NumPy chia ()3. Cách sử dụng hàm NumPy chia () numpy.divide(). # Syntax of numpy.divide() numpy.divide(arr1, arr2, out=None, where=True, casting='same_kind', order="K", dtype=None) 2.1 Các tham số của phép chia ()
2.2 Giá trị trả về của vòng NumPy ()arr2 – Mảng hoặc đối tượng đầu vào thứ hai hoạt động như một số chia. 3. Cách sử dụng hàm NumPy chia ()4 Chia Mảng NumPy theo vô hướng (Giá trị đơn)numpy.divide() là một hàm toán học và được sử dụng để tính phép chia giữa hai mảng NumPy. Trả về một phân chia thực sự của các đầu vào, theo phần tử. 4 Chia Mảng NumPy theo vô hướng (Giá trị đơn)5. Chia NumPy Array Elementwisearr như một cổ tức và giá trị vô hướng là 4 cho biết số bị chia. Bây giờ chúng ta sẽ chuyển mảng và giá trị vô hướng làm đối số trongnumpy.divide() hàm số. Đầu tiên, chúng ta phải tạo một mảng và sau đó, áp dụng chức năng này. import numpy as np # creating an 1D input array arr = [8, 27, 15, 18, 22, 34] # Get division values using divide() arr2 = np.divide(arr,4) print(arr2) # Output # [2. 6.75 3.75 4.5 5.5 8.5 ] 5. Chia NumPy Array Elementwise6. Chia Mảng NumPy với / Toán tửdivide() chúng ta có thể chia hai mảng theo từng phần tử. Đầu tiên, hãy tạo hai mảng NumPy là một mảng cổ tức có tên arrvà mảng số chia có tên arr1 sử dụng numpy.array(). Chúng ta có thể chia arr bằng arr1 sử dụng numpy.divide(). Hãy lấy một ví dụ, # creating two input array arr = np.array([16, 28, 33, 38, 45]) arr1 =np.array( [4, 8, 13, 5, 3]) # Get the division values use numpy.divide() arr2 = np.divide(arr, arr1) print(arr2) # Output # [ 4. 3.5 2.53846154 7.6 15. ] 6. Chia Mảng NumPy với / Toán tử7. Chia NumPy thành hai mảng đa chiều/ toán tử để chia hai mảng. Kết quả tương tự như trên. # creating two input arrays arr = np.array([16, 28, 33, 38, 45]) arr1 = np.array([4, 8, 13, 5, 3]) # Find the division with the / operator arr2 = arr/arr1 print(arr2) # Output : # [ 4. 3.5 2.53846154 7.6 15. ] 7. Chia NumPy thành hai mảng đa chiều8. Chia mảng NumPy bằng cách sử dụng 0divide() chúng ta có thể chia hai mảng nhiều chiều theo từng phần tử. Mảng kết quả có cùng hình dạng với các mảng đầu vào. # creating two multi-dimensional input array arr = [[15, 23, 32], [9, -17, 25]] arr1 = [[3, 5, 8], [-2, 4, 7]] # Get division values of two multi-dimensional arrays arr2 = np.divide(arr, arr1) print (arr2) # Output # [[ 5. 4.6 4. ] # [-4.5 -4.25 3.57142857]] 8. Chia mảng NumPy bằng cách sử dụng 0Sự kết luận arr = [16, 28, 33, 38, 45] arr1 = [4, 8, 0, 5, 0] # Use numpy division arr2 = np.divide(arr, arr1) print (arr2) # Output # RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide # arr2 = np.divide(arr, arr1) # [4. 3.5 inf 7.6 inf] Sự kết luậnTrong bài viết này, tôi đã giải thích cách sử dụng numpy.divide() và sử dụng cách này để tính toán các giá trị chia thực của mảng NumPy. numpy.divide() và sử dụng cách này để tính toán các giá trị chia thực của mảng NumPy. Học vui vẻ !! Bạn cũng có thể thíchNgười giới thiệu |
