numpy.divmod

numpy.divmod(x1, x2, [out1, out2, ]/, [out=(None, None), ]*, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'divmod'>

Возвращает элемент-по-элемент частное и остаток одновременно.

Введено в версии 1.13.0.

np.divmod(x, y) эквивалентно (x // y, x % y), но быстрее, потому что избегает излишних вычислений. Оно используется для реализации встроенной Python-функции divmod для массивов NumPy.

Параметры

x1array_like

Массив делимого.

x2array_like

Массив делителя. Если x1.shape != x2.shape, они должны быть совместимы для трансляции в общий размер (который станет размером выходных данных).

outndarray, None или кортеж ndarray и None, необязательно

Местоположение, в которое сохраняется результат. Если задано, оно должно иметь размер, на который транслируются входные данные. Если не задано или None, возвращается только что выделенный массив. Кортеж (только в качестве ключевого аргумента) должен иметь длину, равную числу выходных значений.

wherearray_like, необязательно

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 исходное значение. Обратите внимание, что если массив out создается с помощью значения по умолчанию out=None, места в нем, где условие ложно, останутся неинициализированными.

**kwargs

Для других ключевых аргументов см. документацию ufunc.

Возвращаемое значение

out1ndarray

Элемент-по-элемент частное, полученное в результате целочисленного деления. Это скаляр, если оба x1 и x2 являются скалярами.

out2ndarray

Элемент-по-элемент остаток от целочисленного деления. Это скаляр, если оба x1 и x2 являются скалярами.

См. также

floor_divide

Эквивалентно оператору Python //.

remainder

Эквивалентно оператору Python %.

modf

Эквивалентно divmod(x, 1) для положительных x со значениями возврата, поменявшими местами.

Примеры

>>> np.divmod(np.arange(5), 3)
(array([0, 0, 0, 1, 1]), array([0, 1, 2, 0, 1]))

Функция divmod может использоваться как сокращение для np.divmod на ndarrays.

>>> x = np.arange(5)
>>> divmod(x, 3)
(array([0, 0, 0, 1, 1]), array([0, 1, 2, 0, 1]))