Python chia mảng
>>> a = np. mảng([2, 3, 4, 5]) >>> b = np. mảng([8, 5, 4]) >>> c = np. mảng([5, 4, 6, 8, 3]) >>> ax, bx, cx = np. ix_(a, b, c) >>> mảng ax([[[2]], [[3]], [[4]], [[5]]]) >>> mảng bx([[[8 . hình dạng, bx. hình dạng, cx. hình dạng ((4, 1, 1), (1, 3, 1), (1, 1, 5)) >>> kết quả = ax + bx * cx >>> mảng kết quả ([[[42, 34, 50
arr1 : [2, 27, 2, 21, 23] arr2 : [2, 3, 4, 5, 6] Output array : [ 1. 9. 0.5 4.2 3.83333333]0 arr1 : [2, 27, 2, 21, 23] arr2 : [2, 3, 4, 5, 6] Output array : [ 1. 9. 0.5 4.2 3.83333333]1 arr1 : [2, 27, 2, 21, 23] arr2 : [2, 3, 4, 5, 6] Output array : [ 1. 9. 0.5 4.2 3.83333333]2 arr1 : [2, 27, 2, 21, 23] arr2 : [2, 3, 4, 5, 6] Output array : [ 1. 9. 0.5 4.2 3.83333333]3 arr1 : [2, 27, 2, 21, 23] arr2 : [2, 3, 4, 5, 6] Output array : [ 1. 9. 0.5 4.2 3.83333333]4 arr1 : [2, 27, 2, 21, 23] arr2 : [2, 3, 4, 5, 6] Output array : [ 1. 9. 0.5 4.2 3.83333333]5 arr1 : [2, 27, 2, 21, 23] arr2 : [2, 3, 4, 5, 6] Output array : [ 1. 9. 0.5 4.2 3.83333333]4 arr1 : [2, 27, 2, 21, 23] arr2 : [2, 3, 4, 5, 6] Output array : [ 1. 9. 0.5 4.2 3.83333333]3 arr1 : [2, 27, 2, 21, 23] arr2 : [2, 3, 4, 5, 6] Output array : [ 1. 9. 0.5 4.2 3.83333333]4 arr1 : [2, 27, 2, 21, 23] arr2 : [2, 3, 4, 5, 6] Output array : [ 1. 9. 0.5 4.2 3.83333333]9 arr1 : [2, 27, 2, 21, 23] arr2 : [2, 3, 4, 5, 6] Output array : [ 1. 9. 0.5 4.2 3.83333333]4 arr1 : [2, 27, 2, 21, 23] arr2 : [2, 3, 4, 5, 6] Output array : [ 1. 9. 0.5 4.2 3.83333333]11 arr1 : [2, 27, 2, 21, 23] arr2 : [2, 3, 4, 5, 6] Output array : [ 1. 9. 0.5 4.2 3.83333333]12 Show
arr1 : [2, 27, 2, 21, 23] arr2 : [2, 3, 4, 5, 6] Output array : [ 1. 9. 0.5 4.2 3.83333333]13 arr1 : [2, 27, 2, 21, 23] arr2 : [2, 3, 4, 5, 6] Output array : [ 1. 9. 0.5 4.2 3.83333333]1 arr1 : [2, 27, 2, 21, 23] arr2 : [2, 3, 4, 5, 6] Output array : [ 1. 9. 0.5 4.2 3.83333333]2_______03 arr1 : [2, 27, 2, 21, 23] arr2 : [2, 3, 4, 5, 6] Output array : [ 1. 9. 0.5 4.2 3.83333333]4 arr1 : [2, 27, 2, 21, 23] arr2 : [2, 3, 4, 5, 6] Output array : [ 1. 9. 0.5 4.2 3.83333333]18 arr1 : [2, 27, 2, 21, 23] arr2 : [2, 3, 4, 5, 6] Output array : [ 1. 9. 0.5 4.2 3.83333333]4 arr1 : [2, 27, 2, 21, 23] arr2 : [2, 3, 4, 5, 6] Output array : [ 1. 9. 0.5 4.2 3.83333333]14 arr1 : [2, 27, 2, 21, 23] arr2 : [2, 3, 4, 5, 6] Output array : [ 1. 9. 0.5 4.2 3.83333333]4 arr1 : [2, 27, 2, 21, 23] arr2 : [2, 3, 4, 5, 6] Output array : [ 1. 9. 0.5 4.2 3.83333333]22 arr1 : [2, 27, 2, 21, 23] arr2 : [2, 3, 4, 5, 6] Output array : [ 1. 9. 0.5 4.2 3.83333333]4 arr1 : [2, 27, 2, 21, 23] arr2 : [2, 3, 4, 5, 6] Output array : [ 1. 9. 0.5 4.2 3.83333333]24 arr1 : [2, 27, 2, 21, 23] arr2 : [2, 3, 4, 5, 6] Output array : [ 1. 9. 0.5 4.2 3.83333333]12 Python NumPydivide() được sử dụng để chia hai mảng có cùng dạng hoặc chia một mảng với một giá trị duy nhất. Hàm này cung cấp một số tham số cho phép người dùng chỉ định giá trị cần chia. Use function numpy. chia() để chia các phần tử của mảng đầu tiên (arr1) với các phần tử của mảng thứ hai (arr2). Cả hai mảng 1 và mảng 2 phải có cùng định dạng và phần tử trong mảng 2 không được bằng 0; . divide() được sử dụng để chia hai mảng có cùng dạng hoặc chia một mảng với một giá trị duy nhất. Hàm này cung cấp một số tham số cho phép người dùng chỉ định giá trị cần chia. Use function numpy. chia() để chia các phần tử của mảng đầu tiên (arr1) với các phần tử của mảng thứ hai (arr2). Cả hai mảng 1 và mảng 2 phải có cùng định dạng và phần tử trong mảng 2 không được bằng 0; Nội dung chính Hiển thị
Nội dung chính Hiển thị Hiển thị
Nội dung chính
Nội dung chính
Nội dung chínhdivide() các ví dụ
1. Ví dụ nhanh về hàm chia () NumPy trong PythonNội dung chínhdivide() arr1 : [2, 27, 2, 21, 23] arr2 : [2, 3, 4, 5, 6] Output array : [ 1. 9. 0.5 4.2 3.83333333]6 2. Cú pháp của Python NumPy chia ()3. Cách sử dụng hàm NumPy chia() numpy. chia() arr1 : [2, 27, 2, 21, 23] arr2 : [2, 3, 4, 5, 6] Output array : [ 1. 9. 0.5 4.2 3.83333333]7 2. 1 The tham số của phép chia ()
2. 2 Giá trị trả về của vòng NumPy ()arr2 – Mảng hoặc đối tượng đầu vào hoạt động thứ hai như một số chia 3. Cách sử dụng hàm NumPy chia()4 Chia Mạng NumPy theo vô hướng (Giá trị đơn)numpy. split() là một hàm học toán và được sử dụng để cho phép chia giữa hai mảng NumPy. Trả về sự phân chia thực sự của các đầu vào, theo phần tử 4 Chia Mạng NumPy theo vô hướng (Giá trị đơn)5. Chia NumPy Array Elementwisearr như một cổ tức và giá trị vô hướng là 4 để biết số bị chia. Bây giờ chúng ta sẽ chuyển mảng và giá trị vô hướng làm đối số trongnumpy. divide() hàm số. Đầu tiên, chúng ta phải tạo một mảng và sau đó áp dụng chức năng này arr1 : [2, 27, 2, 21, 23] arr2 : [2, 3, 4, 5, 6] Output array : [ 1. 9. 0.5 4.2 3.83333333]8 5. Chia mảng NumPy theo nguyên tố6. Chia Mạng NumPy với / Toán tửdivide() chúng ta có thể chia hai mảng theo từng phần tử. Đầu tiên, hãy tạo hai mảng NumPy là một mảng cổ tức có tên mảng và mảng số chia có tên mảng1 sử dụng numpy. mảng(). Chúng ta có thể chia arr bằng arr1 bằng cách sử dụng numpy. chia(). Please get a ví dụ, arr1 : [2, 27, 2, 21, 23] arr2 : [2, 3, 4, 5, 6] Output array : [ 1. 9. 0.5 4.2 3.83333333]9 6. Chia Mạng NumPy với / Toán tử7. Chia NumPy thành hai mảng đa chiều/ toán tử để chia hai mảng. Kết quả tương tự như trên arr1 : [2, 27, 2, 21, 23] arr2 : [2, 3, 4, 5, 6] Output array : [ 1. 9. 0.5 4.2 3.83333333]0 7. Chia NumPy thành hai mảng đa chiều8. Chia mảng NumPy bằng cách sử dụng 0divide() chúng ta có thể chia hai mảng nhiều chiều theo từng phần tử. Mảng kết quả có cùng dạng với các mảng đầu vào arr1 : [2, 27, 2, 21, 23] arr2 : [2, 3, 4, 5, 6] Output array : [ 1. 9. 0.5 4.2 3.83333333]1 8. Chia mảng NumPy bằng cách sử dụng 0Kết luận arr1 : [2, 27, 2, 21, 23] arr2 : [2, 3, 4, 5, 6] Output array : [ 1. 9. 0.5 4.2 3.83333333]2 Kết luậnTrong bài viết này, tôi đã giải thích cách sử dụng numpy. divide() và sử dụng cách này để tính toán các giá trị chia thực của mảng NumPy. cục mịch. divide() và sử dụng cách này để tính toán các giá trị chia thực của mảng NumPy |