numpy.true_divide

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

Возвращает истинное деление входных данных поэлементно.

Вместо традиционного Python-овского «целочисленного деления» возвращается истинное деление. Истинное деление настраивает тип вывода, чтобы представить наилучший результат, независимо от типов входных данных.

Параметры

x1array_like

Массив-делимое.

x2array_like

Массив-делитель. Если x1.shape != x2.shape, они должны быть совместимы для трансляции в одну общую форму (которая становится формой результата).

outndarray, None, or tuple of ndarray and None, optional

Расположение, в которое сохраняется результат. Если указано, его форма должна соответствовать формам входных данных. Если не указано или равно None, возвращается только что выделенная матрица. Кортеж (возможен только в качестве ключевого аргумента) должен иметь длину, равную числу выходных данных.

wherearray_like, optional

Это условие транслируется по входным данным. В местах, где условие истинно, массив out будет установлен в результат ufunc. В противном случае, массив out сохранит свое первоначальное значение. Обратите внимание, что если массив out создан с помощью значения по умолчанию out=None, места в нем, где условие ложно, останутся неинициализированными.

**kwargs

Для других ключевых аргументов см. документацию по ufunc.

Возвращает

outndarray or scalar

Это скалярное значение, если и x1 и x2 являются скалярами.

Примечания

Оператор целочисленного деления // был добавлен в Python 2.2, делая // и / эквивалентными операторами. Операцию целочисленного деления по умолчанию для / можно заменить истинным делением с помощью from __future__ import division.

В Python 3.0, // - это оператор целочисленного деления, а / - оператор 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])