在 Numpy 中按元素划分参数并以不同类型显示结果
numpyserver side programmingprogramming更新于 2025/11/30 15:17:00
要按元素划分参数，请使用 Python Numpy 中的 numpy.divide() 方法。arr1 被视为 Dividend 数组。arr2 被视为 Divisor 数组。使用"dtype"参数将输出设置为"float"。
out 是存储结果的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。如果未提供或为 None，则返回新分配的数组。元组(只能作为关键字参数)的长度必须等于输出的数量。
NumPy 提供全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等。它支持广泛的硬件和计算平台，并且与分布式、GPU 和稀疏阵列库配合良好。
步骤
首先，导入所需的库 −
import numpy as np
创建两个二维数组 −
arr1 = np.array([[14, 28, 56], [84, 56, 112]]) arr2 = np.array([[7, 14, 21], [28, 35, 56]])
显示数组 −
print("Array 1...
", arr1)
print("
Array 2...
", arr2)
获取数组的类型 −
print("
我们的数组 1 类型...
", arr1.dtype)
print("
我们的数组 2 类型...
", arr2.dtype)
获取数组的维度 −
print("
我们的数组 1 维度...
",arr1.ndim)
print("
我们的数组 2 维度...
",arr2.ndim)
获取数组的形状 −
print("
我们的数组 1 形状...
",arr1.shape)
print("
我们的数组 2 形状...
",arr2.shape)
要按元素划分参数，请使用 Python Numpy 中的 numpy.divide() 方法。arr1 被视为 Dividend 数组。arr2 被视为 Divisor 数组。使用"dtype"参数将输出设置为"float":
print("
结果(按元素划分)...
",np.divide(arr1, arr2, dtype = 'float'))
示例
import numpy as np
# 创建两个二维数组
arr1 = np.array([[14, 28, 56], [84, 56, 112]])
arr2 = np.array([[7, 14, 21], [28, 35, 56]])
# 显示数组
print("数组 1...
", arr1)
print("
数组 2...
", arr2)
# 获取数组的类型
print("
我们的数组 1 类型...
", arr1.dtype)
print("
我们的数组 2 类型...
", arr2.dtype)
# 获取数组的维度
print("
我们的数组 1 维度...
",arr1.ndim)
print("
我们的数组 2 维度...
",arr2.ndim)
# 获取数组的形状
print("
我们的数组 1 形状...
",arr1.shape)
print("
我们的数组 2 形状...
",arr2.shape)
# 要按元素划分参数，请使用 Python Numpy 中的 numpy.divide() 方法
# arr1 被视为 Dividend 数组
# arr2 被视为 Divisor 数组
# 使用"dtype" 将输出设置为"float"参数
print("
结果(逐元素相除)...
",np.divide(arr1, arr2, dtype = 'float'))
输出
数组 1... [[ 14 28 56] [ 84 56 112]] 数组 2... [[ 7 14 21] [28 35 56]] 我们的数组 1 类型... int64 我们的数组 2 类型... int64 我们的数组 1 维度... 2 我们的数组 2 维度... 2 我们的数组 1 形状... (2, 3) 我们的数组 2 形状... (2, 3) 结果(逐元素相除)... [[2. 2. 2.66666667] [3. 1.6 2. ]]
