numpy.divide

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

Возвращает истинное частное от входных данных поэлементно.

Вместо традиционного Python «целочисленного деления» возвращает истинное частное. Истинное деление настраивает тип выходных данных для представления лучшего ответа, независимо от типов входных данных.

Параметры:

x1 : array_like Массив делимого. x2 : array_like Массив делителя. Если x1.shape != x2.shape, они должны быть совместимы для широковещательной передачи в общую форму (которая становится формой результата). out : ndarray, None, or tuple of ndarray and None, optional Местоположение, в которое сохраняется результат. Если указано, оно должно иметь форму, в которую входные данные передаются широковещательно. Если не указано или None, возвращается только что выделенный массив. Кортеж (возможен только в качестве ключевого аргумента) должен иметь длину, равную количеству выходных данных. where : array_like, optional Это условие передается по всем входным данным. В местах, где условие истинно, массив out будет установлен в результат ufunc. В противном случае, массив out сохранит свое исходное значение. Обратите внимание, что если массив out создан без инициализации через значения по умолчанию out=None, места в нем, где условие ложно, останутся неинициализированными. **kwargs Для других ключевых аргументов см. документацию по ufunc.

Возвращает:

out : ndarray or scalar Это скаляр, если и x1 и x2 являются скалярами.

Примечания

Оператор целочисленного деления // был добавлен в Python 2.2, что делает // и / эквивалентными операторами. Значение целочисленного деления по умолчанию / может быть заменено истинным делением с помощью from __future__ import division.

В Python 3.0 // является оператором целочисленного деления, а / - оператором истинного деления. Функция true_divide(x1, x2) эквивалентна истинному делению в Python.

Примеры

>>> x = np.arange(5)
>>> np.true_divide(x, 4)
array([ 0.  ,  0.25,  0.5 ,  0.75,  1.  ])

>>> x//4
array([0, 0, 0, 0, 1])

>>> from __future__ import division
>>> x/4
array([ 0.  ,  0.25,  0.5 ,  0.75,  1.  ])
>>> x//4
array([0, 0, 0, 0, 1])