“In deze tutorial gaan we leren wat de NumPy divide()-functie is en hoe deze functie te gebruiken met verschillende uitgelegde voorbeelden.
Zoals je weet, met de naam van de functie, d.w.z. delen. Als we het over wiskunde hebben, delen we twee getallen om het gespecificeerde antwoord te krijgen.”
Invoering
Hier zal de deelfunctie hetzelfde werken als we hierboven hebben besproken; het enige verschil is dat we daar twee getallen delen, en hier delen we elk element van de arrays. Daarom staat het bekend als een elementgewijze indeling.
De functie NumPy divide() verdeelt de NumPy-arrays van dezelfde grootte. De NumPy divide() voert echte delingen uit, wat betekent dat we de uitvoer in een drijvende komma krijgen.
Syntaxis
Laten we de schrijfstijl en implementatie van de functie divide() in NumPy bespreken. Eerst moeten we de naam schrijven van de bibliotheek van python die we gebruiken, die 'numpy' is, en dan hebben we een functienaam 'divide', die we gaan uitvoeren. Vervolgens hebben we de parameters doorgegeven aan de functie.
Parameters:
Hieronder volgen de vereiste en optionele parameters die we hebben doorgegeven tijdens de implementatie van de functie divide() in NumPy.
Vereiste parameters:
matrix1: is de array die de dividendelementen zal bevatten.
array2: is de array die de delerelementen zal bevatten.
Optionele parameters:
uit: standaard is de waarde 'geen', wat inhoudt dat de waarde is opgeslagen. Als de waarde niet wordt gegeven, wordt de vers toegewezen array geretourneerd.
waar: Deze parameter wordt uitgezonden via de invoerarray. Als de instructie waar is, wordt de uitvoerarray ingesteld op het resultaat universele functie (ufunc). Als het onwaar is, behoudt de out-array zijn oorspronkelijke resultaat.
Winstwaarde
De geretourneerde waarde van de invoerarray is de nieuw gevormde array die een elementgewijze verdeling van de functie divide() bevat.
Voorbeeld 01: 1D-array delen door scalaire waarde
Laten we nu naar het eerste voorbeeld van de functie divide() gaan. Zoals we weten, wordt de functie divide() gebruikt om de twee arrays elementsgewijs te verdelen, maar hier in ons eerste voorbeeld hebben we een array als deeltal en ten tweede hebben we een scalaire waarde als deler. Om een python-programma te implementeren, moet u eerst een willekeurige python-compiler installeren om dit programma uit te voeren.
Laten we nu beginnen om onze eerste code regel voor regel uit te leggen. Aangezien we de functie NumPy division() gaan gebruiken, moeten we eerst de NumPy-module importeren. Vervolgens gebruiken we een print()-methode om een bericht “Implementatie van de functie divide():” weer te geven die aangeeft dat we een functie divide() gaan implementeren. En dan gebruiken we een formaatspecificatie '\n' in de print () methode die wordt gebruikt voor het invoeren van een nieuwe regel.
Vervolgens maken we onze dividendarray '[2, 4, 6, 8, 10]' met de naam 'array1'. Om de array1 in de uitvoer weer te geven, hebben we een methode print() aangeroepen en de array erin doorgegeven. We willen ook het relatable bericht met betrekking tot array1 weergeven, dus hebben we het bericht ook tussen dubbele aanhalingstekens geschreven in de printmethode. Vervolgens maken we een scalaire variabele '2' met de naam 'scaler_value' als een deler, en we geven de waarde van de scalaire variabele weer door de methode print() te gebruiken en de variabelenaam erin door te geven.
import numpy net zo bijv.afdrukken ( 'Implementatie van de functie divide(): \n ' )
array1 = [ twee , 4 , 6 , 8 , 10 ]
afdrukken ( 'De Dividend Array is: ' , array1 )
scaler_value = twee
afdrukken ( 'De deler is: ' , scaler_value )
nieuwe_array = np.verdeel ( array1, scaler_value )
afdrukken ( 'De quotiëntreeks is: ' , nieuwe_array )
Laten we, na het maken van onze dividendarray en deler scalaire variabele, de functie divide() aanroepen om de deling in NumPy uit te voeren. Zoals je in regel 1 ziet, importeren we de numpy als alias np. Dus om de functie aan te roepen, schrijven we eerst de 'np' omdat het de NumPy-functie is, dan schrijven we de functienaam 'divide' en geven we de parameter door tussen de functiehaakjes divide(); in dit voorbeeld hebben we de vereiste parameters doorgegeven, d.w.z. array1 en scaler_value. Na het schrijven van de functie NumPy divide() hebben we deze functie in een andere nieuwe array opgeslagen, want als we deze functie weer willen, hoeven we de functie divide() niet gewoon aan te roepen via de arraynaam, d.w.z. new_array. Vervolgens drukken we de nieuwe array af door de methode print() aan te roepen (een vooraf gedefinieerde methode).
De uitvoer van de hierboven getoonde code wordt hier getoond zoals deze in de shell verschijnt. Zoals je ziet, krijgen we de quotiëntarray die [1 2 3 4 5] is.
Voorbeeld 02: Elementsgewijs delen van twee arrays
Ga nu verder met de 2 nd voorbeeld van de functie verdeel(). In dit voorbeeld hebben we twee invoerarrays om de functie divide() uit te voeren. De array1 is '[5, 10, 15, 20, 25]' en de array2 is '[3, 7, 11, 13, 17]'. En we geven beide arrays weer door de vooraf gedefinieerde methode print() erin aan te roepen. Vervolgens roepen we de functie divide() aan en geven de parameters (d.w.z. array1 en array2) erin door en slaan de functie op in een andere nieuwe array met de naam 'new_array' en drukken deze af door de methode print() aan te roepen.
import numpy net zo bijv.afdrukken ( 'Implementatie van de functie divide(): \n ' )
array1 = [ 5 , 10 , vijftien , twintig , 25 ]
afdrukken ( 'De Dividend Array1 is: ' , array1 )
array2 = [ 3 , 7 , elf , 13 , 17 ]
afdrukken ( 'De Deler Array2 is: ' , array2 )
nieuwe_array = np.verdeel ( array1,array2 )
afdrukken ( 'De quotiëntreeks is: ' , nieuwe_array )
Hier is de uitvoerweergave van het hierboven geïllustreerde voorbeeld van de functie divide() in NumPy.
Voorbeeld 03: Multidimensionale arrays in de functie divide()
In deze 3 rd we gaan bijvoorbeeld de functies divide() implementeren op de multidimensionale array. Eerst importeren we de NumPy-module om de functie divide() te implementeren. Vervolgens hebben we twee arrays gemaakt, 'array1' en 'array2', en we hebben beide arrays afgedrukt door de vooraf gedefinieerde methode print() aan te roepen en deze arrays erin door te geven. Vervolgens hebben we de functie divide() met alias np aangeroepen en de array1 en array2 erin doorgegeven, en deze hele functie opgeslagen in een andere array met de naam 'new_array', zodat we deze functie niet steeds opnieuw hoeven aan te roepen. Vervolgens printen we de “new_array” met behulp van de print() methode.
import numpy net zo bijv.afdrukken ( 'Implementatie van de functie divide(): \n ' )
array1 = [ [ 35 , 72 , 66 , eenentwintig ] , [ 90 , 89 , vijftig , 88 ] ]
afdrukken ( 'De Dividend Array1 is: ' , array1 )
array2 = [ [ 19 , 99 , 43 , 22 ] , [ 87 , 46 , 75 , 18 ] ]
afdrukken ( 'De Deler Array2 is: ' , array2 )
nieuwe_array = np.verdeel ( array1,array2 )
afdrukken ( 'De quotiëntreeks is: \n ' , nieuwe_array )
Laten we eens kijken wat de uitvoer van de hierboven gedefinieerde code van de functie divide() in NumPy is. Zoals je hieronder ziet, hebben we de gewenste quotiëntarray gekregen door de arra1 en array2 te delen.
Conclusie
In dit artikel hebben we geleerd wat de functie verdeel() is, en we hebben ook meerdere verschillende voorbeelden geïmplementeerd en elke regel code van deze voorbeelden uitgelegd, zodat er geen punt van verwarring overblijft.