numpy.divide#
- numpy.divide(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature]) = <ufunc 'divide'>#
按元素进行数组的除法运算。
- 参数:
- x1array_like
被除数数组。
- x2array_like
除数数组。如果
x1.shape != x2.shape
,则它们必须能够广播到一个共同的形状(该形状成为输出的形状)。- outndarray、None 或 ndarray 和 None 的元组,可选
结果存储的位置。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,则返回一个新分配的数组。元组(仅作为关键字参数可能)的长度必须等于输出的数量。
- wherearray_like,可选
此条件将广播到输入。在条件为 True 的位置,out 数组将设置为 ufunc 的结果。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
创建了一个未初始化的 out 数组,则其中条件为 False 的位置将保持未初始化。- **kwargs
有关其他仅限关键字的参数,请参阅 ufunc 文档。
- 返回值:
- yndarray 或标量
商
x1/x2
,按元素计算。如果 x1 和 x2 都是标量,则这是一个标量。
参见
seterr
设置在溢出、下溢和除以零时是否引发异常或发出警告。
注释
就数组广播而言,等效于
x1
/x2
。函数
true_divide(x1, x2)
是divide(x1, x2)
的别名。示例
>>> import numpy as np >>> np.divide(2.0, 4.0) 0.5 >>> x1 = np.arange(9.0).reshape((3, 3)) >>> x2 = np.arange(3.0) >>> np.divide(x1, x2) array([[nan, 1. , 1. ], [inf, 4. , 2.5], [inf, 7. , 4. ]])
运算符
/
可用作 ndarray 上np.divide
的简写。>>> x1 = np.arange(9.0).reshape((3, 3)) >>> x2 = 2 * np.ones(3) >>> x1 / x2 array([[0. , 0.5, 1. ], [1.5, 2. , 2.5], [3. , 3.5, 4. ]])