NumPy 1.14 - numpy.divide()

numpy.divide




numpy

numpy.divide

numpy.divide(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'true_divide'>

तत्व-वार, इनपुट्स का एक सही विभाजन लौटाता है।

पायथन पारंपरिक 'फ्लोर डिवीजन' के बजाय, यह एक सही विभाजन देता है। ट्रू डिवीजन इनपुट प्रकारों की परवाह किए बिना, सर्वश्रेष्ठ उत्तर प्रस्तुत करने के लिए आउटपुट प्रकार को समायोजित करता है।

पैरामीटर:

X1 : array_like

लाभांश सरणी।

x2 : array_like

विभाजक सरणी।

बाहर : ndarray, कोई नहीं, या tdle of ndarray और कोई नहीं, वैकल्पिक

एक स्थान जिसमें परिणाम संग्रहीत किया जाता है। यदि प्रदान किया जाता है, तो इसका एक आकार होना चाहिए जो कि इनपुट प्रसारित करता है यदि प्रदान नहीं किया गया है या None , तो एक ताज़ा-आवंटित सरणी वापस आ जाती है। एक ट्यूपल (केवल एक कीवर्ड तर्क के रूप में संभव) आउटपुट की संख्या के बराबर लंबाई होना चाहिए।

जहां : array_like, वैकल्पिक

सत्य के मान उस स्थिति में ufunc की गणना करने के लिए संकेत देते हैं, गलत के मान अकेले उत्पादन में मूल्य छोड़ने का संकेत देते हैं।

** kwargs

अन्य कीवर्ड-केवल तर्कों के लिए, ufunc डॉक्स देखें।

यह दिखाता है:

बाहर : ndarray

परिणाम स्केलर है यदि दोनों इनपुट स्केलर, ndarray अन्यथा।

टिप्पणियाँ

फ्लोर डिवीजन ऑपरेटर // पायथन 2.2 मेकिंग // और / बराबर ऑपरेटरों में जोड़ा गया था। का डिफ़ॉल्ट फ्लोर डिवीजन ऑपरेशन / from __future__ import division साथ सच्चे डिवीजन द्वारा प्रतिस्थापित किया जा सकता है।

पायथन 3.0 में, // फ्लोर डिवीजन ऑपरेटर और / ट्रू डिवीजन ऑपरेटर है। true_divide(x1, x2) फ़ंक्शन पायथन में सच्चे विभाजन के बराबर है।

उदाहरण

>>> x = np.arange(5)
>>> np.true_divide(x, 4)
array([ 0.  ,  0.25,  0.5 ,  0.75,  1.  ])
>>> x/4
array([0, 0, 0, 0, 1])
>>> x//4
array([0, 0, 0, 0, 1])
>>> from __future__ import division
>>> x/4
array([ 0.  ,  0.25,  0.5 ,  0.75,  1.  ])
>>> x//4
array([0, 0, 0, 0, 1])