“In questo tutorial, impareremo cos'è la funzione NumPy divide() e come utilizzare questa funzione con diversi esempi spiegati.
Come sai, con il nome della funzione, cioè dividi. Se parliamo di matematica, dividiamo due numeri per ottenere la risposta specificata”.
introduzione
Qui la funzione di divisione funzionerà come abbiamo discusso sopra; l'unica differenza è che lì stiamo dividendo due numeri, e qui stiamo dividendo ogni elemento degli array. Ecco perché è conosciuta come una divisione a livello di elementi.
La funzione NumPy divide() divide gli array NumPy della stessa dimensione. Il NumPy divide() esegue vere divisioni, il che significa che otteniamo l'output in virgola mobile.
Sintassi
Discutiamo lo stile di scrittura e l'implementazione della funzione divide() in NumPy. Per prima cosa, dobbiamo scrivere il nome della libreria di python che stiamo usando, che è 'numpy', e quindi abbiamo un nome di funzione 'divide', che eseguiremo. Quindi abbiamo passato i parametri alla funzione.
Parametri
Di seguito sono riportati i parametri obbligatori e facoltativi che abbiamo passato durante l'implementazione della funzione divide() in NumPy.
Parametri richiesti
matrice1: è l'array che conterrà gli elementi del dividendo.
matrice2: è l'array che conterrà gli elementi divisori.
Parametri opzionali
fuori: per impostazione predefinita, il suo valore è 'none', il che implica che il valore è memorizzato. Se il valore non viene fornito, verrà restituito l'array appena assegnato.
dove: Questo parametro viene trasmesso sull'array di input. Se l'istruzione è vera, l'array di output verrà impostato sul risultato della funzione universale (ufunc). Se è false, l'array out manterrà il suo risultato originale.
Valore di ritorno
Il valore restituito dell'array di input è l'array appena formato che contiene una divisione per elemento della funzione divide().
Esempio 01: dividere l'array 1D per il valore scalare
Passiamo ora al primo esempio della funzione divide(). Come sappiamo, la funzione divide() viene utilizzata per dividere i due array in base agli elementi, ma qui nel nostro primo esempio abbiamo un array come dividendo e il secondo abbiamo un valore scalare come divisore. Per implementare un programma python, per prima cosa, devi installare qualsiasi compilatore python per eseguire questo programma.
Ora, iniziamo a spiegare il nostro primo codice riga per riga. Poiché useremo la funzione NumPy division(), dobbiamo prima importare il modulo NumPy. Quindi utilizziamo un metodo print() per visualizzare un messaggio 'Implementazione della funzione divide():' che mostra che implementeremo una funzione divide(). E quindi, utilizziamo un identificatore di formato '\n' nel metodo print() utilizzato per inserire una nuova riga.
Quindi creiamo il nostro array di dividendi '[2, 4, 6, 8, 10]' chiamato 'array1'. Per visualizzare l'array1 nell'output, abbiamo chiamato un metodo print() e abbiamo passato l'array in esso. Vogliamo anche visualizzare il messaggio relativo all'array1, quindi abbiamo anche scritto il messaggio tra virgolette doppie nel metodo di stampa. Quindi creiamo una variabile scalare “2” denominata “scaler_value” come divisore e visualizziamo il valore della variabile scalare usando il metodo print() e passandoci il nome della variabile.
importare numpy come per esempio.Stampa ( 'Implementazione della funzione divide(): \n ' )
matrice1 = [ Due , 4 , 6 , 8 , 10 ]
Stampa ( 'La matrice dei dividendi è: ' , matrice1 )
scaler_value = Due
Stampa ( 'Il divisore è:' , valore_scalatore )
nuovo_array = np.divide ( matrice1, valore_scalatore )
Stampa ( 'Il quoziente Array è: ' , nuovo_array )
Dopo aver creato il nostro array di dividendi e la variabile scalare divisore, chiamiamo quindi la funzione divide() per eseguire la divisione in NumPy. Come vedi nella riga 1, importiamo numpy come alias np. Quindi, per chiamare la funzione, prima scriviamo “np” perché è la funzione NumPy, quindi scriviamo il nome della funzione “divide” e passiamo il parametro tra parentesi quadre della funzione divide(); in questo esempio, abbiamo passato i parametri richiesti, ovvero array1 e scaler_value. Dopo aver scritto la funzione NumPy divide(), abbiamo memorizzato questa funzione in un altro nuovo array perché quando vogliamo di nuovo questa funzione, non dobbiamo scrivere solo chiamare la funzione divide() attraverso il nome dell'array, cioè new_array. Quindi stampiamo il nuovo array chiamando il metodo print() (un metodo predefinito).
L'output del codice mostrato sopra viene mostrato qui come appare nella shell. Come vedi, otteniamo l'array del quoziente che è [1 2 3 4 5].
Esempio 02: divisione di due array in base all'elemento
Ora passa al 2 nd esempio della funzione divide(). In questo esempio, abbiamo due array di input per eseguire la funzione divide(). L'array1 è '[5, 10, 15, 20, 25]' e l'array2 è '[3, 7, 11, 13, 17]'. E visualizziamo entrambi gli array chiamando il metodo predefinito print() al suo interno. Quindi chiamiamo la funzione divide() e passiamo i parametri (cioè, array1 e array2) in essa e memorizziamo la funzione in un altro nuovo array chiamato 'new_array' e lo stampiamo chiamando il metodo print().
importare numpy come per esempio.Stampa ( 'Implementazione della funzione divide(): \n ' )
matrice1 = [ 5 , 10 , quindici , venti , 25 ]
Stampa ( 'Il Dividend Array1 è: ' , matrice1 )
matrice2 = [ 3 , 7 , undici , 13 , 17 ]
Stampa ( 'Il divisore Array2 è: ' , matrice2 )
nuovo_array = np.divide ( matrice1, matrice2 )
Stampa ( 'Il quoziente Array è: ' , nuovo_array )
Ecco la visualizzazione di output dell'esempio sopra illustrato della funzione divide() in NumPy.
Esempio 03: Array multidimensionali nella funzione divide()
In questo 3 rd ad esempio, implementeremo le funzioni divide() sull'array multidimensionale. Per prima cosa importiamo il modulo NumPy per implementare la funzione divide(). Quindi abbiamo creato due array, 'array1' e 'array2', e abbiamo stampato entrambi gli array chiamando il metodo print() predefinito e passandoci questi array. Quindi abbiamo chiamato la funzione divide() con alias np e abbiamo passato l'array1 e l'array2 al suo interno e abbiamo archiviato l'intera funzione in un altro array chiamato 'nuovo_array' in modo da non dover chiamare questa funzione ancora e ancora. Quindi stampiamo il 'nuovo_array' utilizzando il metodo print().
importare numpy come per esempio.Stampa ( 'Implementazione della funzione divide(): \n ' )
matrice1 = [ [ 35 , 72 , 66 , ventuno ] , [ 90 , 89 , cinquanta , 88 ] ]
Stampa ( 'Il Dividend Array1 è: ' , matrice1 )
matrice2 = [ [ 19 , 99 , 43 , 22 ] , [ 87 , 46 , 75 , 18 ] ]
Stampa ( 'Il divisore Array2 è: ' , matrice2 )
nuovo_array = np.divide ( matrice1, matrice2 )
Stampa ( 'Il quoziente Array è: \n ' , nuovo_array )
Vediamo qual è l'output del codice sopra definito della funzione divide() in NumPy. Come puoi vedere di seguito, abbiamo ottenuto l'array quoziente desiderato dividendo arra1 e array2.
Conclusione
In questo articolo, abbiamo imparato cos'è la funzione divide() e abbiamo anche implementato più esempi diversi e spiegato ogni riga di codice di questi esempi in modo che non rimanga alcun punto di confusione.