Divisão de elementos Numpy
“Neste tutorial, vamos aprender qual é a função Numpy Divide () e como usar essa função com diferentes exemplos explicados.
Como você sabe, com o nome da função, eu.e., dividir. Se falarmos sobre matemática, dividimos dois números para obter a resposta especificada.”
Introdução
Aqui, a função de divisão funcionará da mesma forma que discutimos acima; A única diferença é que lá estamos dividindo dois números, e aqui estamos dividindo cada elemento das matrizes. É por isso que é conhecido como uma divisão em termos de elemento.
A função Numpy Divide () divide as matrizes Numpy do mesmo tamanho. O Numpy Divide () executa divisões verdadeiras, o que significa que obtemos a saída em um ponto flutuante.
Sintaxe
Vamos discutir o estilo de escrita e a implementação da função Divide () em Numpy. Primeiro, temos que escrever o nome da Biblioteca de Python que estamos usando, que é "Numpy" e depois temos um nome de função "Divide", que vamos executar. Então passamos os parâmetros para a função.
Parâmetros
A seguir, estão os parâmetros necessários e opcionais que passamos durante a implementação da função Divide () em Numpy.
Parâmetros necessários
Array1: é a matriz que conterá os elementos de dividendos.
Array2: é a matriz que conterá os elementos do divisor.
Parâmetros opcionais
fora: Por padrão, seu valor é "nenhum", o que implica que o valor é armazenado. Se o valor não for fornecido, a matriz recém -atribuída será devolvida.
onde: Este parâmetro é transmitido pela matriz de entrada. Se a declaração for verdadeira, a matriz de saída será definida como resultado da função universal (UFUNC). Se for falso, a matriz de saída manterá seu resultado original.
Valor de retorno
O valor retornado da matriz de entrada é a matriz recém-formada que contém uma divisão de elemento da função Divide ().
Exemplo 01: Divida 1d Array por valor escalar
Agora vamos nos mover em direção ao primeiro exemplo da função divide (). Como sabemos que a função Divide () é usada para dividir as duas matrizes em termos de elementos, mas aqui em nosso primeiro exemplo, temos uma matriz como dividendo e, segundo, temos um valor escalar como divisor. Para implementar um programa Python, primeiro, você deve instalar qualquer compilador Python para executar este programa.
Agora, vamos começar a explicar nossa primeira linha por linha. Como usaremos a função Numpy Division (), devemos primeiro importar o módulo Numpy. Em seguida, usamos um método print () para exibir uma mensagem “Implementação da função divide ():” que mostra que vamos implementar uma função divide (). E então, usamos um especificador de formato "\ n" no método print () usado para entrar em uma nova linha.
Em seguida, criamos nossa matriz de dividendos “[2, 4, 6, 8, 10]” chamada “Array1”. Para exibir a matriz1 na saída, chamamos um método print () e passamos a matriz nele. Também queremos exibir a mensagem relacionável sobre o Array1, por isso também escrevemos a mensagem em aspas duplas no método de impressão. Em seguida, criamos uma variável escalar "2" chamada "scaler_value" como um divisor, e exibimos o valor da variável escalar usando o método print () e passando o nome da variável nele.
importar numpy como np
Print ("Implementação da função Divide (): \ n")
Array1 = [2, 4, 6, 8, 10]
Print ("A matriz de dividendos é:", Array1)
scaler_value = 2
print ("O divisor é:", scaler_value)
new_array = np.Divide (Array1, Scaler_Value)
print ("A matriz do quociente é:", new_array)
Depois de criar nossa matriz de dividendos e variável escalar divisor, vamos chamar a função Divide () para executar a divisão em Numpy. Como você vê na linha 1, importamos o Numpy como alias np. Então, para chamar a função, primeiro, escrevemos o "NP" porque é a função Numpy, depois escrevamos o nome da função "Divida" e passe o parâmetro nos colchetes de função divide (); Neste exemplo, passamos para os parâmetros necessários, eu.e., Array1 e Scaler_Value. Depois de escrever a função Numpy Divide (), armazenamos essa função em outra nova matriz, porque quando queremos novamente essa função, não precisamos escrever, basta ligar para dividir () função através do nome da matriz, eu.e., new_array. Em seguida, imprimimos a nova matriz chamando o método print () (um método predefinido).
A saída do código mostrada acima é mostrada aqui como aparece no shell. Como você vê, temos a matriz de quociente que é [1 2 3 4 5].
Exemplo 02: Dividindo duas matrizes em termos de elemento
Agora vá para o 2nd exemplo da função divide (). Neste exemplo, temos duas matrizes de entrada para executar a função divide (). A matriz1 é "[5, 10, 15, 20, 25]" e o Array2 é "[3, 7, 11, 13, 17]". E exibimos as duas matrizes chamando o método predefinido Print (). Então chamamos a função divide () e passamos os parâmetros (i.e., Array1 e Array2) e armazenar a função em outra nova matriz chamada “new_array” e imprimi -la chamando o método print ().
importar numpy como np
Print ("Implementação da função Divide (): \ n")
Array1 = [5, 10, 15, 20, 25]
print ("A matriz de dividendos1 é:", Array1)
Array2 = [3, 7, 11, 13, 17]
Print ("O Divisor Array2 é:", Array2)
new_array = np.Divide (Array1, Array2)
print ("A matriz do quociente é:", new_array)
Aqui está a exibição de saída do exemplo ilustrado acima da função divide () em Numpy.
Exemplo 03: Matrizes multidimensionais na função divide ()
Neste 3rd Por exemplo, vamos implementar as funções Divide () na matriz multidimensional. Primeiro, importamos o módulo Numpy para implementar a função Divide (). Em seguida, criamos duas matrizes, "Array1" e "Array2", e imprimimos as duas matrizes chamando o método Print () predefinido e passando por essas matrizes. Então, chamamos a função Divide () com pseudônimo NP e passamos o Array1 e o Array2 nele, e armazenamos toda essa função em outra matriz chamada "new_array", para que não precisemos chamar essa função repetidamente. Em seguida, imprimimos o "new_array" usando o método print ().
importar numpy como np
Print ("Implementação da função Divide (): \ n")
Array1 = [[35, 72, 66, 21], [90, 89, 50, 88]]
print ("A matriz de dividendos1 é:", Array1)
Array2 = [[19, 99, 43, 22], [87, 46, 75, 18]]
Print ("O Divisor Array2 é:", Array2)
new_array = np.Divide (Array1, Array2)
print ("A matriz do quociente é: \ n", new_array)
Vamos ver qual é a saída do código definido acima da função divide () em Numpy. Como você vê abaixo, recebemos a matriz de quociente desejada dividindo o Arra1 e o Array2.
Conclusão
Neste artigo, aprendemos qual é a função Divide () e também implementamos vários exemplos diferentes e explicamos todas as linhas de código desses exemplos, para que nenhum ponto de confusão seja deixado.