NP NP.dividir
Esta función toma los elementos de la primera matriz de entrada y los divide con la matriz correspondiente en la segunda matriz de entrada.
Exploremos más.
Sintaxis de funciones
La sintaxis de la función es como se muestra a continuación:
numpy.Divide (x1, x2, /, out = none, *, where = true, casting = 'mismo_kind', orden = 'k', dtype = none, subok = true [, firma, extobj]) =Parámetros
La función acepta los siguientes parámetros:
- x1 - se refiere a la matriz de entrada o un objeto Like_like cuyos elementos actúan como dividendos.
- x2 - Define la matriz de entrada o el objeto Like_like cuyos elementos se usan como divisores.
- out - representa la matriz de salida. La matriz de salida definida debe tener la misma forma que la entrada.
Los anteriores son algunos de los parámetros estándar utilizados con la función de división. Nuevamente, puede consultar los documentos para obtener más información.
Nota: Aunque la forma de las matrices de entrada puede ser diferente, deben ser transmitibles a una forma estándar.
Valor de retorno
La función de división devolverá una matriz con los resultados de dividir los elementos de x1 y x2. (x1/x2).
La función devolverá un valor escalar si ambas matrices contienen elementos escalares. De lo contrario, la función devolverá una matriz.
Nota: Dividir por cero (si x2 contiene un 0) dará como resultado un error.
Ejemplo 1
El siguiente código muestra cómo usar la función de división para dividir dos valores escalares.
# Importar Numpyimportar numpy como np
Imprimir (NP.divide (20,2))
Pasamos dos valores escalares en lugar de una matriz a la función de división en este ejemplo.
Dado que la función de división realiza una división verdadera, siempre devolverá un valor de punto flotante como se muestra:
10.0Ejemplo #2
Considere el segundo ejemplo que se muestra a continuación:
x1 = np.Array ([11,45,22])x2 = np.Array ([3,4,5])
Imprimir (NP.divide (x1, x2))
En este ejemplo, tenemos dos matrices unidimensionales. Luego realizamos una división de elemento por elemento contra ellos utilizando la función de división.
Esta operación debe devolver una matriz como se muestra a continuación:
[3.666666667 11.25 4.4]Ejemplo #3
En algunos casos, es posible que desee dividir una matriz con un divisor común. Por ejemplo, como se muestra, podemos dividir todos los elementos de una matriz con el divisor común de 2.
arr_2d = np.Array ([[12,43,76], [23,86,69]])divisor = 2
Imprimir (NP.divide (arr_2d, divisor))
Tenemos una matriz 2D y un divisor como valor escalar en este caso. Para dividir todos los elementos en la matriz con un divisor, podemos arr_2d como x1 y los valores escalar como x2.
La operación debe devolver la salida como:
[[6. 21.5 38. ][11.5 43. 34.5]]
Ejemplo #4
Como se mencionó, la función devolverá un error si alguno de los elementos en el parámetro x2 es igual a cero.
El siguiente código demuestra esta funcionalidad.
arr_2d = np.Array ([[12,43,76], [23,86,69]])divisor = np.Array ([[0,1,3], [0,4,5]])
Imprimir (NP.divide (arr_2d, divisor))
En este caso, dos elementos en la matriz divisor son iguales a cero. Por lo tanto, ejecutar el código anterior debe devolver un error como se muestra:
Nota: Aunque la función devuelve un error, intentará realizar la operación de división y devolver los valores correspondientes.
Conclusión
En este artículo, cubrimos la función de división en Numpy. Esta función le permite realizar una división de elementos entre dos matrices.
Gracias por leer y feliz codificación!!