División Numpy Element Wise

“En este tutorial, vamos a aprender cuál es la función Numpy Divide () y cómo usar esta función con diferentes ejemplos explicados.

Como sabes, con el nombre de la función, yo.mi., dividir. Si hablamos de matemáticas, dividimos dos números para obtener la respuesta especificada."

Introducción

Aquí la función de división funcionará lo mismo que discutimos anteriormente; La única diferencia es que allí estamos dividiendo dos números, y aquí estamos dividiendo cada elemento de las matrices. Por eso se conoce como una división de elementos.

La función numpy divide () divide las matrices numpy del mismo tamaño. La división numpy () realiza divisiones verdaderas, lo que significa que obtenemos la salida en un punto flotante.

Sintaxis

Discutamos el estilo de escritura y la implementación de la función Divide () en Numpy. Primero, tenemos que escribir el nombre de la Biblioteca de Python que estamos usando, que es "Numpy", y luego tenemos un nombre de función "Divide", que vamos a realizar. Luego pasamos los parámetros a la función.

Parámetros

Los siguientes son los parámetros requeridos y opcionales que pasamos durante la implementación de la función Divide () en Numpy.

Parámetros requeridos

Array1: es la matriz que contendrá los elementos de dividendos.

Array2: es la matriz que contendrá los elementos del divisor.

Parámetros opcionales

afuera: Por defecto, su valor es "ninguno", lo que implica que el valor se almacena. Si no se da el valor, se devolverá la matriz recién asignada.

dónde: Este parámetro se transmite a través de la matriz de entrada. Si la declaración es verdadera, la matriz de salida se establecerá en el resultado de la función universal (UFUNC). Si es falso, la matriz de salida retendrá su resultado original.

Valor de retorno

El valor devuelto de la matriz de entrada es la matriz recién formada que contiene una división de elemento de la función divide ().

Ejemplo 01: Divide la matriz 1D por valor escalar

Ahora avancemos hacia el primer ejemplo de la función Divide (). Como sabemos que la función Divide () se usa para dividir los dos matrices en cuanto a elementos, pero aquí en nuestro primer ejemplo, tenemos una matriz como dividendo, y segundo tenemos un valor escalar como divisor. Para implementar un programa Python, primero, debe instalar cualquier compilador de Python para ejecutar este programa.

Ahora, comencemos a explicar nuestro primer código Line by Line. Como utilizaremos la función numpy division (), primero debemos importar el módulo numpy. Luego usamos un método print () para mostrar un mensaje "Implementación de la función Divide ():" que muestra que vamos a implementar una función Divide (). Y luego, utilizamos un especificador de formato "\ n" en el método print () que se utiliza para ingresar una nueva línea.

Luego creamos nuestra matriz de dividendos "[2, 4, 6, 8, 10]" llamado "Array1". Para mostrar la matriz1 en la salida, llamamos a un método print () y pasamos la matriz en él. También queremos mostrar el mensaje relatable con respecto a Array1, por lo que también hemos escrito el mensaje en comillas dobles en el método de impresión. Luego creamos una variable escalar "2" llamada "scaler_value" como divisor, y mostramos el valor de la variable escalar utilizando el método print () y pasando el nombre de la variable en él.

importar numpy como np
Imprimir ("Implementación de la función Divide (): \ n")
Array1 = [2, 4, 6, 8, 10]
Imprimir ("La matriz de dividendos es:", Array1)
escaler_value = 2
Imprimir ("El divisor es:", escaler_value)
new_array = np.Divide (Array1, Scaler_Value)
imprimir ("La matriz de cocientes es:", new_array)

Después de crear nuestra variable escalar de matriz de dividendos y divisor, llamemos a la función divide () para realizar la división en Numpy. Como verá en la línea 1, importamos el numpy como alias NP. Entonces, para llamar a la función, primero, escribimos el "NP" porque es la función Numpy, luego escriba el nombre de la función "Divide" y pasamos el parámetro en los soportes de la función Divide (); En este ejemplo, pasamos a los parámetros requeridos, yo.mi., Array1 y Scaler_Value. Después de escribir la función Numpy Divide (), hemos almacenado esta función en otra matriz nueva porque cuando nuevamente queremos esta función, no tenemos que escribir solo llamar a la función Divide () a través del nombre de la matriz, I.mi., New_array. Luego imprimimos la nueva matriz llamando al método print () (un método predefinido).

La salida del código que se muestra arriba se muestra aquí como aparece en el shell. Como puede ver, obtenemos la matriz de cocientes que es [1 2 3 4 5].

Ejemplo 02: dividir dos matrices en cuanto a elementos

Ahora pasa a los 2^{Dakota del Norte} Ejemplo de la función Divide (). En este ejemplo, tenemos dos matrices de entrada para realizar la función Divide (). El Array1 es "[5, 10, 15, 20, 25]", y el Array2 es "[3, 7, 11, 13, 17]". Y mostramos ambas matrices llamando al método del método predefinido imprimir () en él. Luego llamamos a la función divide () y pasamos los parámetros (i.mi., Array1 y Array2) en él y almacene la función en otra nueva matriz llamada "New_Array" e imprima llamando al método print ().

importar numpy como np
Imprimir ("Implementación de la función Divide (): \ n")
Array1 = [5, 10, 15, 20, 25]
imprimir ("La matriz de dividendos1 es:", Array1)
Array2 = [3, 7, 11, 13, 17]
Imprimir ("El Divisor Array2 es:", Array2)
new_array = np.Divide (Array1, Array2)
imprimir ("La matriz de cocientes es:", new_array)

Aquí está la visualización de salida del ejemplo ilustrado anterior de la función Divide () en Numpy.

Ejemplo 03: matrices multidimensionales en la función Divide ()

En este 3^rd Ejemplo, vamos a implementar las funciones Divide () en la matriz multidimensional. Primero, importamos el módulo Numpy para implementar la función Divide (). Luego creamos dos matrices, "Array1" y "Array2", e imprimimos ambas matrices llamando al método de impresión predefinido y pasando estas matrices en él. Luego llamamos a la función Divide () con alias NP y pasamos el Array1 y Array2 en ella, y almacenamos toda esta función en otra matriz llamada "New_Array" para que no tengamos que llamar a esta función una y otra vez. Luego imprimimos el "new_array" usando el método print ().

importar numpy como np
Imprimir ("Implementación de la función Divide (): \ n")
Array1 = [[35, 72, 66, 21], [90, 89, 50, 88]]
imprimir ("La matriz de dividendos1 es:", Array1)
Array2 = [[19, 99, 43, 22], [87, 46, 75, 18]]
Imprimir ("El Divisor Array2 es:", Array2)
new_array = np.Divide (Array1, Array2)
Imprimir ("La matriz de cocientes es: \ n", new_array)

Veamos cuál es la salida del código definido anteriormente de la función Divide () en Numpy. Como puede ver a continuación, hemos obtenido la matriz de cocientes deseada dividiendo el ARRA1 y la array2.

Conclusión

En este artículo, hemos aprendido cuál es la función Divide (), y también hemos implementado múltiples ejemplos diferentes y explicado cada línea de código de estos ejemplos para que no se quede ningún punto de confusión.