在 Numpy 中逐元素减去参数并以不同类型显示结果
numpyserver side programmingprogramming更新于 2025/9/26 10:22:17
要逐元素减去参数，请使用 Python Numpy 中的 numpy.subtract() 方法。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，则必须具有输入广播到的形状。如果未提供或为 None，则返回一个新分配的数组。元组(只能作为关键字参数)的长度必须等于输出的数量。
条件通过输入进行广播。在条件为 True 的位置，out 数组将被设置为 ufunc 结果。在其他位置，out 数组将保留其原始值。请注意，如果通过默认的 out=None 创建了未初始化的 out 数组，则其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。
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。它支持各种硬件和计算平台，并且能够与分布式、GPU 和稀疏数组库良好兼容。
步骤
首先，导入所需的库 −
import numpy as np
创建两个包含 int 元素的二维数组 −
arr1 = np.array([[5, 10, 15], [25, 30, 35]]) 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("
数组 1 的类型...
", arr1.dtype)
print("
数组 2 的类型...
", arr2.dtype)
获取数组的维度 −
print("
数组 1 的维度...
",arr1.ndim)
print("
数组 2维度...
",arr2.ndim)
获取数组的形状 −
print("
我们的数组 1 的形状...
",arr1.shape)
print("
我们的数组 2 的形状...
",arr2.shape)
要逐元素减法参数，请使用 Python Numpy 中的 numpy.subtract() 方法。使用"dtype"参数将输出设置为"float":
print("
结果(逐元素减法)...
",np.add(arr1, arr2, dtype = 'float'))
示例
import numpy as np
# 创建两个包含 int 元素的二维数组
arr1 = np.array([[5, 10, 15], [25, 30, 35]])
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("数组 1 的类型...
", arr1.dtype)
print("数组 2 的类型...
", arr2.dtype)
# 获取数组的维度s
print("
数组 1 的维度...
",arr1.ndim)
print("
数组 2 的维度...
",arr2.ndim)
# 获取数组的形状
print("
数组 1 的形状...
",arr1.shape)
print("
数组 2 的形状...
",arr2.shape)
# 要逐元素减法，请使用 Python Numpy 中的 numpy.subtract() 方法
# 使用"dtype"参数将输出设置为"float"
print("
结果(逐元素减法)...
",np.add(arr1, arr2, dtype = 'float'))
输出
数组 1... [[ 5 10 15] [25 30 35]] 数组 2... [[ 7 14 21] [28 35 56]] 数组 1 的类型... int64 数组 2 的类型... int64 数组 1 的维度... 2 数组 2 的维度... 2 数组 1 的形状... (2, 3) 数组 2 的形状... (2, 3) 结果(逐元素相减)... [[12. 24. 36.] [53. 65. 91.]]
