Numpy NP.dividir
Esta função leva os elementos da primeira matriz de entrada e os divide com a matriz correspondente na segunda matriz de entrada.
Vamos explorar mais.
Função Sintaxe
A sintaxe da função é como mostrado abaixo:
Numpy.Divide (x1, x2, /, out = Nenhum, *, onde = true, elenco = 'Same_kind', ordem = 'k', dtype = nenhum, subok = true [, assinatura, extobj]) =Parâmetros
A função aceita os seguintes parâmetros:
- x1 - refere -se à matriz de entrada ou ao objeto Array_like cujos elementos agem como dividendos.
- x2 - define o arranjo de entrada ou o objeto Array_like cujos elementos são usados como divisores.
- OUT - representa a matriz de saída. A matriz de saída definida deve ter a mesma forma que a entrada.
O exposto acima são alguns dos parâmetros padrão usados com a função de divisão. Novamente, você pode verificar os documentos para obter mais informações.
Nota: Embora a forma das matrizes de entrada possa ser diferente, elas devem ser transmitidas para uma forma padrão.
Valor de retorno
A função de divisão retornará uma matriz com os resultados de dividir os elementos de x1 e x2. (x1/x2).
A função retornará um valor escalar se ambas as matrizes contiverem elementos escalares. Caso contrário, a função retornará uma matriz.
Nota: Dividir por zero (se x2 contiver um 0) resultará em um erro.
Exemplo 1
O código abaixo mostra como usar a função de divisão para dividir dois valores escalares.
# importar numpyimportar numpy como np
Imprimir (NP.dividir (20,2))
Passamos dois valores escalares em vez de uma matriz para a função de divisão neste exemplo.
Como a função de divisão executa uma divisão verdadeira, ela sempre retornará um valor de ponto flutuante como mostrado:
10.0Exemplo #2
Considere o segundo exemplo mostrado abaixo:
x1 = np.Array ([11,45,22])x2 = np.Array ([3,4,5])
Imprimir (NP.divida (x1, x2))
Neste exemplo, temos duas matrizes unidimensionais. Em seguida, realizamos uma divisão de elemento por elemento contra eles usando a função de divisão.
Esta operação deve retornar uma matriz como mostrado abaixo:
[3.66666667 11.25 4.4]Exemplo #3
Em alguns casos, você pode querer dividir uma matriz com um divisor comum. Por exemplo, como mostrado, podemos dividir todos os elementos de uma matriz com o divisor comum de 2.
arr_2d = np.Array ([[12,43,76], [23,86,69]]))divisor = 2
Imprimir (NP.divida (arr_2d, divisor))
Temos uma matriz 2D e um divisor como um valor escalar neste caso. Para dividir todos os elementos da matriz com um divisor, podemos arr_2d como x1 e os valores escalares como x2.
A operação deve retornar a saída como:
[[6. 21.5 38. ][11.5 43. 34.5]]
Exemplo #4
Como mencionado, a função retornará um erro se algum dos elementos no parâmetro x2 for igual a zero.
O código abaixo demonstra esta funcionalidade.
arr_2d = np.Array ([[12,43,76], [23,86,69]]))divisor = np.Array ([[0,1,3], [0,4,5]]))
Imprimir (NP.divida (arr_2d, divisor))
Nesse caso, dois elementos na matriz de divisores são iguais a zero. Portanto, a execução do código acima deve retornar um erro como mostrado:
Nota: Embora a função retorne um erro, ela tentará executar a operação da divisão e retornar os valores correspondentes.
Conclusão
Neste artigo, cobrimos a função de divisão em Numpy. Esta função permite que você execute uma divisão de elemento entre duas matrizes.
Obrigado pela leitura e codificação feliz!!