在 Numpy 中，逐元素执行 True 除法并以不同类型显示结果
numpyserver side programmingprogramming更新于 2025/9/26 8:07:17
要真正逐元素执行除法，请使用 Python Numpy 中的 numpy.true_divide() 方法。arr1 被视为被除数 (Dividend) 数组。arr2 被视为除数 (Divisor) 数组。使用"dtype"参数将输出设置为"浮点数 (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 创建了未初始化的输出数组，则其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。
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("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)
要对参数进行真正的元素除法，请使用 Python Numpy 中的 numpy.true_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...
",np.true_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("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)
# 要对参数进行真正的元素除法，请使用 Python Numpy 中的 numpy.true_divide() 方法
# arr1 被视为被除数数组
# arr2 被视为除数数组
# 使用"dtype"参数将输出设置为"浮点型"
print("
结果...
",np.true_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]] 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... [[2. 2. 2.66666667] [3. 1.6 2. ]]
