Division de sage élément nuchy
«Dans ce tutoriel, nous allons apprendre quelle est la fonction Numpy Divide () et comment utiliser cette fonction avec différents exemples expliqués.
Comme vous le savez, avec le nom de la fonction, je.e., diviser. Si nous parlons de mathématiques, nous divisons deux nombres pour obtenir la réponse spécifiée."
Introduction
Ici, la fonction de division fonctionnera de la même manière que nous avons discuté ci-dessus; La seule différence est que nous divisons deux nombres, et ici nous divisons chaque élément des tableaux. C'est pourquoi il est connu comme une division élémentaire.
La fonction Numpy Divide () divise les tableaux Numpy de la même taille. Le Numpy Divide () effectue de vraies divisions, ce qui signifie que nous obtenons la sortie dans un point flottant.
Syntaxe
Discutons du style d'écriture et de la mise en œuvre de la fonction Divide () dans Numpy. Tout d'abord, nous devons écrire le nom de la bibliothèque de Python que nous utilisons, qui est «Numpy», puis nous avons un nom de fonction «diviser», que nous allons effectuer. Ensuite, nous avons passé les paramètres à la fonction.
Paramètres
Voici les paramètres requis et facultatifs que nous avons passés lors de la mise en œuvre de la fonction Divide () dans Numpy.
Paramètres requis
Array1: est le tableau qui contiendra les éléments de dividende.
Array2: est le tableau qui contiendra les éléments du diviseur.
Paramètres facultatifs
dehors: Par défaut, sa valeur est «aucune», ce qui implique que la valeur est stockée. Si la valeur n'est pas donnée, le tableau fraîchement affecté sera retourné.
où: Ce paramètre est diffusé sur le tableau d'entrée. Si l'instruction est vraie, le tableau de sortie sera défini sur le résultat de la fonction universelle (UFUNC). S'il est faux, alors le tableau out conservera son résultat d'origine.
Valeur de retour
La valeur renvoyée du tableau d'entrée est le tableau nouvellement formé qui contient une division élémentaire de la fonction Divide ().
Exemple 01: Divisez le tableau 1D par valeur scalaire
Passons maintenant vers le premier exemple de la fonction Divide (). Comme nous le savons que la fonction Divide () est utilisée pour diviser les deux tableaux en termes d'éléments, mais ici dans notre premier exemple, nous avons un tableau en tant que dividende, et nous avons deuxièmement une valeur scalaire en tant que diviseur. Pour implémenter un programme Python, vous devez d'abord installer n'importe quel compilateur Python pour exécuter ce programme.
Maintenant, commençons à expliquer notre premier code ligne par ligne. Puisque nous utiliserons la fonction Numpy Division (), nous devons d'abord importer le module Numpy. Ensuite, nous utilisons une méthode print () pour afficher un message «Implémentation de la fonction Divide ():» Cela montre que nous allons implémenter une fonction divide (). Et puis, nous utilisons un spécificateur de format «\ n» dans la méthode print () qui est utilisée pour entrer une nouvelle ligne.
Ensuite, nous créons notre tableau de dividendes «[2, 4, 6, 8, 10]» nommé «Array1». Pour afficher le tableau1 dans la sortie, nous avons appelé une méthode print () et passé le tableau dedans. Nous voulons également afficher le message relatable concernant Array1, nous avons donc également écrit le message en double guillemets dans la méthode d'impression. Ensuite, nous créons une variable scalaire «2» nommée «Scalmer_value» en tant que diviseur, et nous affichons la valeur de la variable scalaire en utilisant la méthode print () et en passant le nom de la variable.
Importer Numpy comme NP
print ("Implémentation de Divide () Fonction: \ n")
Array1 = [2, 4, 6, 8, 10]
Print ("Le tableau des dividendes est:", Array1)
scalmer_value = 2
print ("Le diviseur est:", scaler_value)
new_array = np.diviser (array1, scaler_value)
Print ("Le tableau de quotient est:", new_array)
Après avoir créé notre tableau de dividendes et notre variable scalaire de diviseur, appelons ensuite la fonction divure () pour effectuer la division dans Numpy. Comme vous le voyez à la ligne 1, nous importons le Numpy comme alias NP. Donc, pour appeler la fonction, d'abord, nous écrivons le «NP» parce que c'est la fonction Numpy, puis écrivons le nom de la fonction «Divide» et passons le paramètre dans les supports de fonction Divide (); Dans cet exemple, nous sommes passés aux paramètres requis, je.e., array1 et scaler_value. Après avoir écrit la fonction Numpy Divide (), nous avons stocké cette fonction dans un autre nouveau tableau parce que lorsque nous voulons à nouveau cette fonction, nous n'avons pas à écrire simplement à appeler Divide () à travers le nom du tableau, je.e., new_array. Ensuite, nous imprimons le nouveau tableau en appelant la méthode print () (une méthode prédéfinie).
La sortie du code indiqué ci-dessus est indiquée ici comme il apparaît dans le shell. Comme vous le voyez, nous obtenons le réseau de quotient qui est [1 2 3 4 5].
Exemple 02: Diviser deux tableaux en termes d'éléments
Maintenant, passez au 2nd Exemple de la fonction Divide (). Dans cet exemple, nous avons deux tableaux d'entrée pour effectuer la fonction Divide (). L'Array1 est «[5, 10, 15, 20, 25]», et le Array2 est «[3, 7, 11, 13, 17]». Et nous affichons les deux tableaux en appelant la méthode prédéfinie Print (). Ensuite, nous appelons la fonction Divide () et passons les paramètres (i.e., array1 et array2) dedans et stockez la fonction dans un autre nouveau tableau nommé "new_array" et imprimez-le en appelant la méthode print ().
Importer Numpy comme NP
print ("Implémentation de Divide () Fonction: \ n")
Array1 = [5, 10, 15, 20, 25]
Print ("Le dividende Array1 est:", Array1)
Array2 = [3, 7, 11, 13, 17]
print ("Le diviseur Array2 est:", array2)
new_array = np.Diviser (Array1, Array2)
Print ("Le tableau de quotient est:", new_array)
Voici l'affichage de sortie de l'exemple ci-dessus de la fonction Divide () dans Numpy.
Exemple 03: tableaux multidimensionnels dans Divide () Fonction
Dans ce 3rd Exemple, nous allons implémenter les fonctions Divide () sur le tableau multidimensionnel. Tout d'abord, nous importons le module Numpy pour implémenter la fonction Divide (). Ensuite, nous avons créé deux tableaux, «Array1» et «Array2», et nous avons imprimé les deux tableaux en appelant la méthode Print () prédéfinie et en passant ces tableaux. Ensuite, nous avons appelé la fonction Divide () avec Alias NP et passé le Array1 et le Array2 dedans, et stocké toute cette fonction dans un autre tableau nommé "new_array" afin que nous n'ayons pas à appeler cette fonction encore et encore. Ensuite, nous imprimons la méthode «new_array» en utilisant la méthode print ().
Importer Numpy comme NP
print ("Implémentation de Divide () Fonction: \ n")
Array1 = [[35, 72, 66, 21], [90, 89, 50, 88]]
Print ("Le dividende Array1 est:", Array1)
Array2 = [[19, 99, 43, 22], [87, 46, 75, 18]]
print ("Le diviseur Array2 est:", array2)
new_array = np.Diviser (Array1, Array2)
print ("Le tableau des quotients est: \ n", new_array)
Voyons quelle est la sortie du code défini ci-dessus de la fonction Divide () dans Numpy. Comme vous le voyez ci-dessous, nous avons obtenu le tableau de quotient souhaité en divisant l'Arra1 et Array2.
Conclusion
Dans cet article, nous avons appris quelle est la fonction Divide (), et nous avons également implémenté plusieurs exemples différents et expliqué chaque ligne de code de ces exemples afin que aucun moment de confusion ne soit laissé.