„В този урок ще научим какво представлява функцията NumPy divide() и как да използваме тази функция с различни обяснени примери.
Както знаете, с името на функцията, т.е. Ако говорим за математика, разделяме две числа, за да получим посочения отговор.“
Въведение
Тук функцията за разделяне ще работи по същия начин, както обсъдихме по-горе; единствената разлика е, че там разделяме две числа, а тук разделяме всеки елемент от масивите. Ето защо е известно като разделяне по елементи.
Функцията NumPy divide() разделя масивите NumPy с еднакъв размер. NumPy divide() извършва истински деления, което означава, че получаваме изхода с плаваща запетая.
Синтаксис
Нека обсъдим стила на писане и изпълнението на функцията divide() в NumPy. Първо, трябва да напишем името на библиотеката на python, която използваме, което е „numpy“, и след това имаме име на функция „divide“, която ще изпълним. След това предадохме параметрите на функцията.
Параметри
Следват задължителните и незадължителните параметри, които предадохме по време на изпълнението на функцията divide() в NumPy.
Задължителни параметри
масив1: е масивът, който ще съдържа елементите на дивидента.
масив2: е масивът, който ще съдържа елементите на делителя.
Незадължителни параметри
навън: по подразбиране стойността му е „няма“, което означава, че стойността е съхранена. Ако стойността не е дадена, тогава ще бъде върнат прясно зададеният масив.
където: Този параметър се излъчва през входния масив. Ако твърдението е вярно, изходният масив ще бъде зададен на резултата от универсалната функция (ufunc). Ако е невярно, изходящият масив ще запази първоначалния си резултат.
Върната стойност
Върнатата стойност на входния масив е новоформираният масив, който съдържа разделяне по елементи на функцията divide().
Пример 01: Разделяне на 1D масив на скаларна стойност
Сега нека преминем към първия пример на функцията divide(). Както знаем, че функцията divide() се използва за разделяне на двата масива по елементи, но тук в нашия първи пример имаме масив като дивидент, а вторият имаме скаларна стойност като делител. За да внедрите програма на Python, първо трябва да инсталирате компилатор на Python, за да стартирате тази програма.
Сега нека започнем да обясняваме нашия първи код ред по ред. Тъй като ще използваме функцията NumPy division(), първо трябва да импортираме модула NumPy. След това използваме метод print(), за да изведем съобщение „Имплементация на функция divide():“, което показва, че ще внедрим функция divide(). След това използваме спецификатор на формат „\n“ в метода print (), който се използва за въвеждане на нов ред.
След това създаваме нашия масив за дивиденти „[2, 4, 6, 8, 10]“, наречен „array1“. За да покажем array1 в изхода, извикахме метод print() и предадохме масива в него. Също така искаме да покажем свързаното съобщение относно array1, така че ние също сме написали съобщението в двойни кавички в метода за печат. След това създаваме скаларна променлива „2“, наречена „scaler_value“ като делител, и показваме стойността на скаларната променлива, като използваме метода print() и предаваме името на променливата в него.
импортиране на numpy като напр.печат ( „Внедряване на функцията divide(): \н ' )
масив1 = [ две , 4 , 6 , 8 , 10 ]
печат ( 'Масивът на дивидентите е: ' , масив1 )
скалираща_стойност = две
печат ( 'Делителят е: ' , скалираща_стойност )
нов_масив = np.divide ( масив1,мащабна_стойност )
печат ( 'Частният масив е: ' , нов_масив )
След като създадем нашия масив от дивиденти и скаларна променлива на делител, нека извикаме функцията divide(), за да извършим делението в NumPy. Както виждате в ред 1, ние импортираме numpy като псевдоним np. За да извикаме функцията, първо пишем „np“, защото това е функцията NumPy, след това записваме името на функцията „divide“ и предаваме параметъра в скобите на функцията divide(); в този пример преминахме към необходимите параметри, т.е. array1 и scaler_value. След като написахме функцията NumPy divide(), ние съхранихме тази функция в друг нов масив, защото когато отново искаме тази функция, не трябва да пишем просто извикване на функция divide() чрез името на масива, т.е. new_array. След това отпечатваме новия масив, като извикваме метода print() (предварително дефиниран метод).
Резултатът от кода, показан по-горе, е показан тук, както се появява в обвивката. Както виждате, получаваме частния масив, който е [1 2 3 4 5].
Пример 02: Разделяне на два масива по елементи
Сега преминете към 2 nd пример за функцията divide(). В този пример имаме два входни масива за изпълнение на функцията divide(). Масивът1 е „[5, 10, 15, 20, 25]“, а масивът2 е „[3, 7, 11, 13, 17]“. И показваме двата масива, като извикваме предварително дефинирания метод print() в него. След това извикваме функцията divide() и предаваме параметрите (т.е. array1 и array2) в нея и съхраняваме функцията в друг нов масив с име „new_array“ и го отпечатваме чрез извикване на метода print().
импортиране на numpy като напр.печат ( „Внедряване на функцията divide(): \н ' )
масив1 = [ 5 , 10 , петнадесет , двадесет , 25 ]
печат ( 'Дивидентният масив1 е: ' , масив1 )
масив2 = [ 3 , 7 , единадесет , 13 , 17 ]
печат ( 'Делителят Array2 е: ' , масив2 )
нов_масив = np.divide ( масив1, масив2 )
печат ( 'Коефициентният масив е: ' , нов_масив )
Ето изходния дисплей на илюстрирания по-горе пример на функцията divide() в NumPy.
Пример 03: Многоизмерни масиви във функцията divide().
В това 3 rd Например, ще имплементираме функциите divide() върху многомерния масив. Първо импортираме модула NumPy, за да реализираме функцията divide(). След това създадохме два масива, „array1“ и „array2“, и отпечатахме двата масива, като извикахме предварително дефинирания метод print() и предадохме тези масиви в него. След това извикахме функцията divide() с псевдоним np и предадохме array1 и array2 в нея и съхранихме цялата тази функция в друг масив с име „new_array“, така че да не се налага да извикваме тази функция отново и отново. След това отпечатваме „new_array“ с помощта на метода print().
импортиране на numpy като напр.печат ( „Внедряване на функцията divide(): \н ' )
масив1 = [ [ 35 , 72 , 66 , двадесет и едно ] , [ 90 , 89 , петдесет , 88 ] ]
печат ( 'Дивидентният масив1 е: ' , масив1 )
масив2 = [ [ 19 , 99 , 43 , 22 ] , [ 87 , 46 , 75 , 18 ] ]
печат ( 'Делителят Array2 е: ' , масив2 )
нов_масив = np.divide ( масив1, масив2 )
печат ( „Частният масив е: \н ' , нов_масив )
Нека да видим какъв е резултатът от дефинирания по-горе код на функцията divide() в NumPy. Както виждате по-долу, получихме желания масив от коефициенти, като разделихме arra1 и array2.
Заключение
В тази статия научихме какво представлява функцията divide(), а също така внедрихме множество различни примери и обяснихме всеки ред от кода на тези примери, така че да няма място за объркване.