numpy.divmod

numpy.divmod(x1, x2, [out1, out2, ]/, [out=(None, None), ]*, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature])=<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, так как избегает избыточных вычислений. Оно используется для реализации встроенной Python-функции divmod на массивах NumPy.

Параметры:

x1array_like

Массив делимого.

x2array_like

Массив делителя. Если x1.shape != x2.shape, они должны быть согласованы для широковещательной передачи в общую форму (которая становится формой результата).

outndarray, None или кортеж из ndarray и None, необязательно

Местоположение, в которое сохраняется результат. Если предоставлено, оно должно иметь форму, к которой передаются входные данные. Если не предоставлено или None, возвращается новый выделенный массив. Кортеж (возможен только как ключевой аргумент) должен иметь длину, равную количеству выходов.

wherearray_like, необязательно

Это условие распространяется на вход. В местах, где условие истинно, массив out будет установлен на 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.

Возвращает:

out1ndarray

Элемент-по-элемент частное, результат целочисленного деления по направлению вниз. Это скаляр, если и x1 и x2 — скаляры.

out2ndarray

Элемент-по-элемент остаток от целочисленного деления по направлению вниз. Это скаляр, если и x1 и x2 — скаляры.

См. также

floor_divide

Эквивалентно оператору Python //.

remainder

Эквивалентно оператору Python %.

modf

Эквивалентно divmod(x, 1) для положительных x со сменой значений возвращаемых результатов.

Примеры

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

Функция divmod может использоваться как сокращенная форма np.divmod на nd-массивах.

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