'Selles õpetuses õpime, mis on funktsioon NumPy divide() ja kuidas seda funktsiooni erinevate selgitatud näidetega kasutada.
Nagu teate, funktsiooni nimega, st jaga. Kui räägime matemaatikast, jagame määratud vastuse saamiseks kaks arvu.
Sissejuhatus
Siin töötab jagamise funktsioon samamoodi, nagu eespool arutasime; ainus erinevus on see, et seal jagame kaks arvu ja siin jagame iga massiivi elemendi. Sellepärast tuntakse seda elemendipõhise jaotusena.
Funktsioon NumPy divide() jagab sama suurusega NumPy massiivid. NumPy divide() teostab tõelisi jagamisi, mis tähendab, et saame väljundi ujukoma.
Süntaks
Arutleme NumPy funktsiooni divide() kirjutamisstiili ja rakendamise üle. Esiteks peame kirjutama kasutatava pythoni teegi nime, mis on 'numpy', ja seejärel saame funktsiooni nime 'jaga', mida me täidame. Seejärel edastasime parameetrid funktsioonile.
Parameetrid
Järgmised on kohustuslikud ja valikulised parameetrid, mille andsime NumPy funktsiooni divide () rakendamisel.
Nõutavad parameetrid
massiiv1: on massiiv, mis sisaldab dividendielemente.
massiiv2: on massiiv, mis sisaldab jagaja elemente.
Valikulised parameetrid
välja: vaikimisi on selle väärtus 'none', mis tähendab, et väärtus on salvestatud. Kui väärtust ei anta, tagastatakse värskelt määratud massiiv.
kus: Seda parameetrit edastatakse sisendmassiivi kaudu. Kui väide on tõene, seatakse väljundmassiiviks universaalfunktsiooni (ufunc) tulemus. Kui see on vale, säilitab väljast massiiv oma esialgse tulemuse.
Tagastusväärtus
Sisendmassiivi tagastatav väärtus on äsja moodustatud massiiv, mis sisaldab funktsiooni divide() elemendipõhist jaotust.
Näide 01: jagage 1D massiiv skalaarväärtusega
Liigume nüüd funktsiooni divide() esimese näite poole. Nagu me teame, kasutatakse kahe massiivi elementide kaupa jagamiseks funktsiooni divide(), kuid siin on meie esimeses näites massiiv dividendina ja teiseks jagajaks skalaarväärtus. Pythoni programmi juurutamiseks peate esmalt installima selle programmi käitamiseks mis tahes pythoni kompilaatori.
Nüüd hakkame oma esimest koodi rida rea haaval selgitama. Kuna me kasutame funktsiooni NumPy division(), peame esmalt importima NumPy mooduli. Seejärel kasutame print() meetodit, et kuvada teade 'Jaga() funktsiooni rakendamine:', mis näitab, et hakkame rakendama funktsiooni jaga(). Seejärel kasutame uue rea sisestamiseks kasutatavas printimise () meetodis vorminguspetsifikaatorit '\n'.
Seejärel loome oma dividendimassiivi '[2, 4, 6, 8, 10]' nimega 'massiivi1'. Massiivi1 kuvamiseks väljundis kutsusime välja print() meetodi ja edastasime massiivi selles. Soovime kuvada ka massiivi1 seotud sõnumit, seega oleme kirjutanud sõnumi ka printimismeetodis jutumärkidesse. Seejärel loome jagajaks skalaarmuutuja “2” nimega “scaler_value” ning kuvame skalaarmuutuja väärtuse print() meetodi abil ja anname selles muutuja nime edasi.
import numpy nagu nt.printida ( 'Funktsiooni divide() rakendamine: \n ' )
massiiv1 = [ kaks , 4 , 6 , 8 , 10 ]
printida ( 'Dividendi massiiv on: , massiiv1 )
skaleri_väärtus = kaks
printida ( 'Jagaja on:' , skaleri_väärtus )
uus_massiiv = np.jaga ( massiiv1, skaleri_väärtus )
printida ( 'Jagatismassiiv on: ' , uus_massiiv )
Pärast dividendimassiivi ja jagaja skalaarmuutuja loomist kutsume NumPy jagamiseks funktsiooni divide(). Nagu näete real 1, impordime numpy aliasena np. Nii et funktsiooni kutsumiseks kirjutame esmalt 'np', kuna see on funktsioon NumPy, seejärel kirjutame funktsiooni nime 'jaga' ja edastame parameetri divide() funktsiooni sulgudes; selles näites läksime edasi nõutavatele parameetritele, st massiiv1 ja skaleri_väärtus. Pärast funktsiooni NumPy divide() kirjutamist salvestasime selle funktsiooni teise uude massiivi, sest kui me seda funktsiooni uuesti tahame, ei pea me massiivi nime kaudu lihtsalt funktsiooni divide() kirjutama, st new_array. Seejärel prindime uue massiivi, kutsudes välja print() meetodi (eelmääratletud meetod).
Eespool näidatud koodi väljund kuvatakse siin sellisena, nagu see on kestas. Nagu näete, saame jagatismassiivi, mis on [1 2 3 4 5].
Näide 02: Kahe massiivi jagamine elemendipõhiselt
Liikuge nüüd 2. juurde nd funktsiooni divide() näide. Selles näites on meil funktsiooni divide() täitmiseks kaks sisendmassiivi. Massiiv1 on '[5, 10, 15, 20, 25]' ja massiiv2 on '[3, 7, 11, 13, 17]'. Ja me kuvame mõlemad massiivid, kutsudes selles eelnevalt määratletud meetodi print() meetodi. Seejärel kutsume funktsiooni divide () ja edastame selles olevad parameetrid (st massiiv1 ja massiiv2) ning salvestame funktsiooni teise uude massiivi nimega “new_array” ja prindime selle print() meetodi kutsumisega.
import numpy nagu nt.printida ( 'Funktsiooni divide() rakendamine: \n ' )
massiiv1 = [ 5 , 10 , viisteist , kakskümmend , 25 ]
printida ( 'Dividendi massiiv1 on: , massiiv1 )
massiiv2 = [ 3 , 7 , üksteist , 13 , 17 ]
printida ( 'Jagaja massiiv2 on: , massiiv2 )
uus_massiiv = np.jaga ( massiiv1, massiiv2 )
printida ( 'Jagatismassiiv on: ' , uus_massiiv )
Siin on ülal illustreeritud funktsiooni divide() väljundkuva NumPy-s.
Näide 03: Mitmemõõtmelised massiivid divide() funktsioonis
Selles 3 rd Näiteks rakendame funktsiooni divide() mitmemõõtmelises massiivis. Esiteks impordime funktsiooni divide() rakendamiseks NumPy mooduli. Seejärel lõime kaks massiivi, 'massiivi1' ja 'massiivi2' ning printisime mõlemad massiivid, kutsudes välja eelmääratletud print() meetodi ja edastades need massiivid selles. Seejärel kutsusime funktsiooni divide() aliasega np ja edastasime selles massiiv1 ja massiiv2 ning salvestasime kogu selle funktsiooni teise massiivi nimega 'new_array', et me ei peaks seda funktsiooni ikka ja jälle kutsuma. Seejärel trükime print() meetodi abil välja “new_array”.
import numpy nagu nt.printida ( 'Funktsiooni divide() rakendamine: \n ' )
massiiv1 = [ [ 35 , 72 , 66 , kakskümmend üks ] , [ 90 , 89 , viiskümmend , 88 ] ]
printida ( 'Dividendi massiiv1 on: , massiiv1 )
massiiv2 = [ [ 19 , 99 , 43 , 22 ] , [ 87 , 46 , 75 , 18 ] ]
printida ( 'Jagaja massiiv2 on: , massiiv2 )
uus_massiiv = np.jaga ( massiiv1, massiiv2 )
printida ( 'Jagatismassiiv on: \n ' , uus_massiiv )
Vaatame, milline on NumPy funktsiooni divide() ülalmääratletud koodi väljund. Nagu allpool näete, oleme saanud soovitud jagatismassiivi massiivi1 ja massiivi2 jagamisel.
Järeldus
Sellest artiklist oleme õppinud, mis on divide() funktsioon, ning oleme rakendanud ka mitu erinevat näidet ja selgitanud nende näidete iga koodirida, et ei jääks segadust.