NumPy 1.14 - numpy.fmod()

numpy.fmod




numpy

numpy.fmod

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

विभाजन के तत्व-वार शेष को लौटाएं।

यह सी लाइब्रेरी फ़ंक्शन fmod का NumPy कार्यान्वयन है, शेष में लाभांश x1 के समान संकेत है। यह Matlab (TM) rem फ़ंक्शन के बराबर है और इसे पायथन मॉडुलस ऑपरेटर x1 % x2 साथ भ्रमित नहीं होना चाहिए।

पैरामीटर:

X1 : array_like

लाभांश।

x2 : array_like

भाजक।

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:

y : array_like

x1 x2 द्वारा x2 के विभाजन के शेष।

यह भी देखें

remainder
पायथन % ऑपरेटर के बराबर।

divide

टिप्पणियाँ

नकारात्मक लाभांश और भाजक के लिए मोडुलो ऑपरेशन का परिणाम सम्मेलनों से बंधा है। fmod , परिणाम का संकेत लाभांश का संकेत है, जबकि remainder के लिए परिणाम का संकेत भाजक का संकेत है। fmod फ़ंक्शन Matlab (TM) rem फ़ंक्शन के बराबर है।

उदाहरण

>>> np.fmod([-3, -2, -1, 1, 2, 3], 2)
array([-1,  0, -1,  1,  0,  1])
>>> np.remainder([-3, -2, -1, 1, 2, 3], 2)
array([1, 0, 1, 1, 0, 1])
>>> np.fmod([5, 3], [2, 2.])
array([ 1.,  1.])
>>> a = np.arange(-3, 3).reshape(3, 2)
>>> a
array([[-3, -2],
       [-1,  0],
       [ 1,  2]])
>>> np.fmod(a, [2,2])
array([[-1,  0],
       [-1,  0],
       [ 1,  0]])