„În acest tutorial, vom învăța ce este funcția NumPy divide() și cum să folosim această funcție cu diferite exemple explicate.
După cum știți, cu numele funcției, adică împărțiți. Dacă vorbim despre matematică, împărțim două numere pentru a obține răspunsul specificat.”
Introducere
Aici funcția de împărțire va funcționa la fel ca am discutat mai sus; singura diferență este că acolo împărțim două numere și aici împărțim fiecare element al tablourilor. De aceea este cunoscută ca o diviziune în funcție de elemente.
Funcția NumPy divide() împarte matricele NumPy de aceeași dimensiune. NumPy divide() efectuează diviziuni adevărate, ceea ce înseamnă că obținem rezultatul în virgulă mobilă.
Sintaxă
Să discutăm despre stilul de scriere și implementarea funcției divide() în NumPy. Mai întâi, trebuie să scriem numele bibliotecii de python pe care o folosim, care este „numpy”, apoi avem un nume de funcție „divide”, pe care o vom realiza. Apoi am transmis parametrii funcției.
Parametrii
Mai jos sunt parametrii necesari și opționali pe care i-am transmis în timpul implementării funcției divide() în NumPy.
Parametrii necesari
matrice1: este tabloul care va conține elementele de dividend.
matrice 2: este tabloul care va conține elementele divizor.
Parametri opționali
afară: în mod implicit, valoarea sa este „niciunul”, ceea ce înseamnă că valoarea este stocată. Dacă valoarea nu este dată, atunci matricea proaspăt atribuită va fi returnată.
Unde: Acest parametru este difuzat prin matricea de intrare. Dacă afirmația este adevărată, matricea de ieșire va fi setată la rezultatul funcției universale (ufunc). Dacă este fals, atunci tabloul out își va păstra rezultatul inițial.
Valoare returnată
Valoarea returnată a matricei de intrare este matricea nou formată care conține o diviziune în funcție de elemente a funcției divide().
Exemplul 01: Împărțiți tabloul 1D la valoarea scalară
Acum să trecem la primul exemplu al funcției divide(). După cum știm că funcția divide() este folosită pentru a împărți cele două matrice în funcție de elemente, dar aici, în primul nostru exemplu, avem o matrice ca dividend, iar în al doilea rând avem o valoare scalară ca divizor. Pentru a implementa un program python, mai întâi, trebuie să instalați orice compilator python pentru a rula acest program.
Acum, să începem să explicăm primul nostru cod linie cu linie. Deoarece vom folosi funcția NumPy division(), trebuie mai întâi să importam modulul NumPy. Apoi folosim o metodă print() pentru a afișa un mesaj „Implementarea funcției divide():” care arată că vom implementa o funcție divide(). Și apoi, folosim un specificator de format „\n” în metoda print () care este utilizat pentru introducerea unei noi linii.
Apoi creăm tabloul nostru de dividende „[2, 4, 6, 8, 10]” numit „array1”. Pentru a afișa matricea1 în ieșire, am apelat o metodă print() și am trecut matricea în ea. De asemenea, dorim să afișăm mesajul relatabil referitor la array1, așa că am scris și mesajul între ghilimele duble în metoda print. Apoi creăm o variabilă scalară „2” numită „scaler_value” ca divizor și afișăm valoarea variabilei scalare folosind metoda print() și pasând numele variabilei în ea.
import numpy la fel de de exemplu.imprimare ( „Implementarea funcției divide(): \n ' )
matrice1 = [ Două , 4 , 6 , 8 , 10 ]
imprimare ( „Matricea de dividende este:” , matrice1 )
scaler_value = Două
imprimare ( 'Divizorul este:' , scaler_value )
new_array = np.divide ( array1,scaler_value )
imprimare ( 'Matricea coeficientului este: ' , matrice_nouă )
După ce am creat matricea de dividende și variabila scalară divizor, să apelăm apoi funcția divide() pentru a efectua împărțirea în NumPy. După cum vedeți în linia 1, importăm numpy ca alias np. Deci, pentru a apela funcția, mai întâi scriem „np” deoarece este funcția NumPy, apoi scriem numele funcției „divide” și trecem parametrul în parantezele funcției divide(); în acest exemplu, am trecut la parametrii necesari, adică array1 și scaler_value. După ce am scris funcția NumPy divide(), am stocat această funcție într-un alt tablou nou, deoarece atunci când dorim din nou această funcție, nu trebuie să scriem doar să apelăm funcția divide() prin numele matricei, adică new_array. Apoi tipărim noua matrice apelând metoda print() (o metodă predefinită).
Ieșirea codului afișat mai sus este afișată aici așa cum apare în shell. După cum vedeți, obținem matricea de coeficient care este [1 2 3 4 5].
Exemplul 02: Împărțirea a două matrice în funcție de elemente
Acum treceți la 2 nd exemplu al funcției divide(). În acest exemplu, avem două matrice de intrare pentru a efectua funcția divide(). Matricea 1 este „[5, 10, 15, 20, 25]”, iar matricea 2 este „[3, 7, 11, 13, 17]”. Și afișăm ambele matrice apelând metoda predefinită prin metoda print() în el. Apoi apelăm funcția divide() și trecem parametrii (adică, array1 și array2) în ea și stocăm funcția într-un alt tablou nou numit „new_array” și o imprimăm apelând metoda print().
import numpy la fel de de exemplu.imprimare ( „Implementarea funcției divide(): \n ' )
matrice1 = [ 5 , 10 , cincisprezece , douăzeci , 25 ]
imprimare ( 'Matricea de dividende 1 este: ' , matrice1 )
matrice2 = [ 3 , 7 , unsprezece , 13 , 17 ]
imprimare ( 'Matricea divizoare 2 este: ' , matrice2 )
new_array = np.divide ( matrice1, matrice2 )
imprimare ( 'Matricea coeficientului este: ' , matrice_nouă )
Iată afișarea de ieșire a exemplului ilustrat mai sus al funcției divide() în NumPy.
Exemplul 03: tablouri multi-dimensionale în funcția divide().
În acest 3 rd de exemplu, vom implementa funcțiile divide() pe tabloul multidimensional. Mai întâi, importăm modulul NumPy pentru a implementa funcția divide(). Apoi am creat două matrice, „array1” și „array2” și am tipărit ambele matrice apelând metoda predefinită print() și trecând aceste matrice în ea. Apoi am apelat funcția divide() cu alias np și am trecut în ea matricea1 și matricea2 și am stocat toată această funcție într-o altă matrice numită „new_array”, astfel încât să nu fie nevoie să apelăm această funcție din nou și din nou. Apoi tipărim „new_array” folosind metoda print().
import numpy la fel de de exemplu.imprimare ( „Implementarea funcției divide(): \n ' )
matrice1 = [ [ 35 , 72 , 66 , douăzeci și unu ] , [ 90 , 89 , cincizeci , 88 ] ]
imprimare ( 'Matricea de dividende 1 este: ' , matrice1 )
matrice2 = [ [ 19 , 99 , 43 , 22 ] , [ 87 , 46 , 75 , 18 ] ]
imprimare ( 'Matricea divizoare 2 este: ' , matrice2 )
new_array = np.divide ( matrice1, matrice2 )
imprimare ( „Matricea coeficientului este: \n ' , matrice_nouă )
Să vedem care este rezultatul codului definit mai sus al funcției divide() în NumPy. După cum vedeți mai jos, am obținut matricea coeficientului dorit prin împărțirea arra1 și array2.
Concluzie
În acest articol, am aflat ce este funcția divide() și, de asemenea, am implementat mai multe exemple diferite și am explicat fiecare linie de cod a acestor exemple, astfel încât să nu rămână niciun punct de confuzie.