„In diesem Tutorial lernen wir, was die Funktion NumPy divide() ist und wie man diese Funktion mit verschiedenen erklärten Beispielen verwendet.
Wie Sie wissen, mit dem Namen der Funktion, also dividieren. Wenn wir über Mathematik sprechen, dividieren wir zwei Zahlen, um die angegebene Antwort zu erhalten.“
Einführung
Hier funktioniert die Divisionsfunktion genauso wie oben besprochen; Der einzige Unterschied besteht darin, dass wir dort zwei Zahlen dividieren und hier jedes Element der Arrays dividieren. Deshalb wird sie als elementweise Teilung bezeichnet.
Die Funktion NumPy divide() teilt die NumPy-Arrays gleicher Größe. Die NumPy divide() führt echte Divisionen durch, was bedeutet, dass wir die Ausgabe in einem Fließkommaformat erhalten.
Syntax
Lassen Sie uns den Schreibstil und die Implementierung der Funktion divide() in NumPy besprechen. Zuerst müssen wir den Namen der Python-Bibliothek schreiben, die wir verwenden, nämlich „numpy“, und dann haben wir einen Funktionsnamen „divide“, den wir ausführen werden. Dann haben wir die Parameter an die Funktion übergeben.
Parameter
Im Folgenden sind die erforderlichen und optionalen Parameter aufgeführt, die wir während der Implementierung der Funktion divide() in NumPy übergeben haben.
Erforderliche Parameter
Array1: ist das Array, das die Dividendenelemente enthalten wird.
Reihe2: ist das Array, das die Teilerelemente enthalten wird.
Optionale Parameter
aus: standardmäßig ist sein Wert „none“, was impliziert, dass der Wert gespeichert wird. Wenn der Wert nicht angegeben wird, wird das neu zugewiesene Array zurückgegeben.
wo: Dieser Parameter wird über das Eingabearray übertragen. Wenn die Anweisung wahr ist, wird das Ausgabearray auf das Ergebnis der universellen Funktion (ufunc) gesetzt. Wenn es falsch ist, behält das out-Array sein ursprüngliches Ergebnis.
Rückgabewert
Der zurückgegebene Wert des Eingabearrays ist das neu gebildete Array, das eine elementweise Division der Funktion divide() enthält.
Beispiel 01: 1D-Array durch Skalarwert dividieren
Kommen wir nun zum ersten Beispiel der Funktion divide(). Wie wir wissen, wird die Funktion divide() verwendet, um die beiden Arrays elementweise zu teilen, aber hier in unserem ersten Beispiel haben wir ein Array als Dividende und zweitens einen Skalarwert als Divisor. Um ein Python-Programm zu implementieren, müssen Sie zuerst einen beliebigen Python-Compiler installieren, um dieses Programm auszuführen.
Beginnen wir nun damit, unseren ersten Code Zeile für Zeile zu erklären. Da wir die NumPy-Funktion division() verwenden werden, müssen wir zuerst das NumPy-Modul importieren. Dann verwenden wir eine print()-Methode, um eine Meldung „Implementation of divide() function:“ anzuzeigen, die zeigt, dass wir eine divide()-Funktion implementieren werden. Und dann verwenden wir einen Formatbezeichner „\n“ in der print()-Methode, die zum Eingeben einer neuen Zeile verwendet wird.
Dann erstellen wir unser Dividendenarray „[2, 4, 6, 8, 10]“ mit dem Namen „array1“. Um das Array1 in der Ausgabe anzuzeigen, haben wir eine Methode print() aufgerufen und das Array darin übergeben. Wir wollen auch die zuordenbare Nachricht bezüglich Array1 anzeigen, also haben wir die Nachricht auch in doppelten Anführungszeichen in der Methode print geschrieben. Dann erstellen wir eine Skalarvariable „2“ mit dem Namen „scaler_value“ als Divisor und zeigen den Wert der Skalarvariablen an, indem wir die Methode print() verwenden und den Variablennamen darin übergeben.
importiere numpy wie z.B.drucken ( 'Implementierung der Funktion divide(): \n ' )
Array1 = [ zwei , 4 , 6 , 8 , 10 ]
drucken ( 'Das Dividenden-Array ist: ' , Reihe1 )
scaler_value = zwei
drucken ( 'Der Divisor ist: ' , scaler_value )
new_array = np.divide ( array1,scaler_value )
drucken ( 'Das Quotienten-Array ist: ' , neues_Array )
Nachdem wir unser Dividenden-Array und unsere skalare Divisor-Variable erstellt haben, rufen wir die Funktion divide() auf, um die Division in NumPy durchzuführen. Wie Sie in Zeile 1 sehen, importieren wir numpy als Alias np. Um die Funktion aufzurufen, schreiben wir also zuerst „np“, weil es die NumPy-Funktion ist, schreiben dann den Funktionsnamen „divide“ und übergeben den Parameter in den divide()-Funktionsklammern; In diesem Beispiel haben wir die erforderlichen Parameter übergeben, d. h. array1 und scaler_value. Nachdem wir die NumPy-Funktion divide() geschrieben haben, haben wir diese Funktion in einem anderen neuen Array gespeichert, denn wenn wir diese Funktion erneut benötigen, müssen wir nicht nur call divide() function über den Array-Namen schreiben, d. h. new_array. Dann drucken wir das neue Array, indem wir die Methode print() (eine vordefinierte Methode) aufrufen.
Die Ausgabe des oben gezeigten Codes wird hier so angezeigt, wie sie in der Shell erscheint. Wie Sie sehen, erhalten wir das Quotienten-Array [1 2 3 4 5].
Beispiel 02: Zwei Arrays elementweise teilen
Gehen Sie nun weiter zum 2 nd Beispiel der Funktion divide(). In diesem Beispiel haben wir zwei Eingabearrays, um die Funktion divide() auszuführen. Das Array1 ist „[5, 10, 15, 20, 25]“ und das Array2 ist „[3, 7, 11, 13, 17]“. Und wir zeigen beide Arrays an, indem wir darin die vordefinierte Methode print() aufrufen. Dann rufen wir die Funktion divide() auf und übergeben die Parameter (d. h. array1 und array2) darin und speichern die Funktion in einem anderen neuen Array namens „new_array“ und drucken es durch Aufrufen der Methode print().
importiere numpy wie z.B.drucken ( 'Implementierung der Funktion divide(): \n ' )
Array1 = [ 5 , 10 , fünfzehn , zwanzig , 25 ]
drucken ( 'Das Dividenden-Array1 ist: ' , Reihe1 )
Array2 = [ 3 , 7 , elf , 13 , 17 ]
drucken ( 'Der Divisor Array2 ist: ' , Reihe2 )
new_array = np.divide ( Reihe1, Reihe2 )
drucken ( 'Das Quotienten-Array ist: ' , neues_Array )
Hier ist die Ausgabeanzeige des oben dargestellten Beispiels der Funktion divide() in NumPy.
Beispiel 03: Mehrdimensionale Arrays in der Funktion divide()
In diesem 3 rd Zum Beispiel werden wir die divide()-Funktionen für das mehrdimensionale Array implementieren. Zuerst importieren wir das NumPy-Modul, um die Funktion divide() zu implementieren. Dann haben wir zwei Arrays erstellt, „Array1“ und „Array2“, und wir haben beide Arrays gedruckt, indem wir die vordefinierte Methode print() aufgerufen und diese Arrays darin übergeben haben. Dann haben wir die Funktion divide() mit dem Alias np aufgerufen und darin array1 und array2 übergeben und diese ganze Funktion in einem anderen Array namens „new_array“ gespeichert, damit wir diese Funktion nicht immer wieder aufrufen müssen. Dann drucken wir das „new_array“ mit der Methode print().
importiere numpy wie z.B.drucken ( 'Implementierung der Funktion divide(): \n ' )
Array1 = [ [ 35 , 72 , 66 , einundzwanzig ] , [ 90 , 89 , fünfzig , 88 ] ]
drucken ( 'Das Dividenden-Array1 ist: ' , Reihe1 )
Array2 = [ [ 19 , 99 , 43 , 22 ] , [ 87 , 46 , 75 , 18 ] ]
drucken ( 'Der Divisor Array2 ist: ' , Reihe2 )
new_array = np.divide ( Reihe1, Reihe2 )
drucken ( 'Das Quotienten-Array ist: \n ' , neues_Array )
Mal sehen, was die Ausgabe des oben definierten Codes der Funktion divide() in NumPy ist. Wie Sie unten sehen, haben wir das gewünschte Quotienten-Array erhalten, indem wir arra1 und array2 dividiert haben.
Fazit
In diesem Artikel haben wir gelernt, was die Funktion divide() ist, und wir haben auch mehrere verschiedene Beispiele implementiert und jede Codezeile dieser Beispiele erklärt, damit keine Verwirrung aufkommen kann.