NumPy Element Wise Division

'I denne opplæringen skal vi lære hva NumPy divide()-funksjonen er og hvordan du bruker denne funksjonen med forskjellige forklarte eksempler.

Som du vet, med navnet på funksjonen, dvs. dividere. Hvis vi snakker om matematikk, deler vi to tall for å få det spesifiserte svaret.'

Introduksjon

Her vil delefunksjonen fungere på samme måte som vi diskuterte ovenfor; den eneste forskjellen er at der deler vi to tall, og her deler vi hvert element i matrisene. Det er derfor det er kjent som en elementmessig inndeling.

Funksjonen NumPy divide() deler NumPy-matrisene av samme størrelse. NumPy-divisjonen() utfører sanne divisjoner, noe som betyr at vi får utdata i et flytende komma.

Syntaks

La oss diskutere skrivestilen og implementeringen av divide()-funksjonen i NumPy. Først må vi skrive navnet på biblioteket av python som vi bruker, som er 'numpy', og så har vi et funksjonsnavn 'divide', som vi skal utføre. Så sendte vi parametrene til funksjonen.

Parametere

Følgende er de nødvendige og valgfrie parameterne som vi passerte under implementeringen av divide()-funksjonen i NumPy.

Nødvendige parametere

matrise1: er matrisen som vil inneholde utbytteelementene.

array2: er matrisen som vil inneholde divisorelementene.

Valgfrie parametere

ute: som standard er verdien 'ingen', noe som betyr at verdien er lagret. Hvis verdien ikke er gitt, vil den nylig tildelte matrisen bli returnert.

hvor: Denne parameteren kringkastes over inndatamatrisen. Hvis setningen er sann, settes utmatrisen til resultatet for universell funksjon (ufunc). Hvis den er usann, vil utmatrisen beholde sitt opprinnelige resultat.

Returverdi

Den returnerte verdien til input-matrisen er den nyopprettede matrisen som inneholder en elementvis inndeling av divide()-funksjonen.

Eksempel 01: Del 1D-array etter skalarverdi

La oss nå gå mot det første eksemplet på divide()-funksjonen. Ettersom vi vet at divide()-funksjonen brukes til å dele de to matrisene elementvis, men her i vårt første eksempel har vi en matrise som utbytte, og for det andre har vi en skalarverdi som divisor. For å implementere et python-program må du først installere en hvilken som helst python-kompilator for å kjøre dette programmet.

La oss nå begynne å forklare vår første kode linje for linje. Siden vi skal bruke NumPy-divisjonen()-funksjonen, må vi først importere NumPy-modulen. Deretter bruker vi en print()-metode for å vise en melding 'Implementering av divide()-funksjonen:' som viser at vi skal implementere en divide()-funksjon. Og så bruker vi en formatspesifikasjon '\n' i utskriftsmetoden () som brukes for å legge inn en ny linje.

Deretter lager vi vår utbyttematrise «[2, 4, 6, 8, 10]» kalt «array1». For å vise array1 i utdataene, kalte vi en print()-metode og sendte arrayen i den. Vi ønsker også å vise den relaterbare meldingen angående array1, så vi har også skrevet meldingen i doble anførselstegn i utskriftsmetoden. Deretter lager vi en skalarvariabel '2' kalt 'scaler_value' som en divisor, og vi viser verdien til den skalarvariabelen ved å bruke print()-metoden og sende variabelnavnet inn i den.

Etter å ha laget vår utbyttematrise og skalarvariabel for divisor, la oss kalle divide()-funksjonen for å utføre divisjonen i NumPy. Som du ser i linje 1, importerer vi numpy som alias np. Så for å kalle funksjonen, skriver vi først 'np' fordi det er NumPy-funksjonen, skriver deretter funksjonsnavnet 'divide' og sender parameteren i divide()-funksjonsparentesene; i dette eksemplet gikk vi videre til nødvendige parametere, dvs. array1 og scaler_value. Etter å ha skrevet NumPy divide()-funksjonen, har vi lagret denne funksjonen i en annen ny array fordi når vi igjen vil ha denne funksjonen, trenger vi ikke å skrive bare call divide()-funksjonen gjennom array-navnet, dvs. new_array. Deretter skriver vi ut den nye matrisen ved å kalle print()-metoden (en forhåndsdefinert metode).

Utdataene til koden vist ovenfor vises her slik den vises i skallet. Som du ser, får vi kvotientmatrisen som er [1 2  3  4  5].

Eksempel 02: Å dele to matriser Element-Wise

Gå nå videre til 2 ^nd eksempel på divide()-funksjonen. I dette eksemplet har vi to inngangsmatriser for å utføre divide()-funksjonen. Matrise1 er «[5, 10, 15, 20, 25]», og matrise2 er «[3, 7, 11, 13, 17]». Og vi viser begge matrisene ved å kalle den forhåndsdefinerte metoden print()-metoden i den. Deretter kaller vi divide()-funksjonen og sender parametrene (dvs. array1 og array2) i den og lagrer funksjonen i en annen ny array kalt 'new_array' og skriver den ut ved å kalle print()-metoden.

Her er utdatavisningen av det ovenfor illustrerte eksemplet på divide()-funksjonen i NumPy.

Eksempel 03: Multi-Dimensjonale arrays i divide() funksjon

I denne 3 ^rd for eksempel skal vi implementere divide()-funksjonene på den flerdimensjonale matrisen. Først importerer vi NumPy-modulen for å implementere divide()-funksjonen. Deretter opprettet vi to matriser, 'array1' og 'array2', og vi skrev ut begge matrisene ved å kalle den forhåndsdefinerte print()-metoden og sende disse matrisene i den. Så kalte vi divide()-funksjonen med alias np og sendte array1 og array2 i den, og lagret hele denne funksjonen i en annen array kalt 'new_array' slik at vi ikke trenger å kalle denne funksjonen igjen og igjen. Deretter skriver vi ut 'new_array' ved å bruke print()-metoden.

La oss se hva utgangen av den ovenfor definerte koden til divide()-funksjonen i NumPy er. Som du ser nedenfor, har vi fått ønsket kvotientarray ved å dele arra1 og array2.

Konklusjon

I denne artikkelen har vi lært hva divide()-funksjonen er, og vi har også implementert flere forskjellige eksempler og forklart hver kodelinje i disse eksemplene slik at det ikke blir noe forvirringspunkt igjen.