numpy.fmod

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

Возвращает остаток от деления по элементам.

Это реализация функции fmod из библиотеки C в NumPy. Остаток имеет тот же знак, что и делимое x1. Эквивалентно функции Matlab(TM) rem и не следует путать с оператором модуля Python x1 % x2.

Параметры:

x1array_like

Делимое.

x2array_like

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

outndarray, None, или кортеж ndarray и None, необязательно

Расположение, в которое сохраняется результат. Если предоставлено, оно должно иметь размер, до которого транслируются входные данные. Если не указано или равно None, возвращается свежевыделенный массив. Кортеж (только в качестве ключевого аргумента) должен иметь длину, равную количеству выходных данных.

wherearray_like, необязательно

Это условие транслируется по входным данным. В позициях, где условие True, массив out будет установлен в результат ufunc. В противном случае массив out сохранит свое исходное значение. Обратите внимание, что если массив out создаётся без инициализации по умолчанию out=None, позиции в нём, где условие False, останутся неинициализированными.

**kwargs

Для других ключевых аргументов см. документацию по ufunc.

Возвращаемое значение:

yarray_like

Остаток от деления x1 на x2. Это скаляр, если и x1 и x2 являются скалярами.

См. также

remainder

Эквивалентно оператору Python %.

divide

Примечания

Результат операции модуля для отрицательного делимого и делителей определяется соглашениями. Для fmod знак результата совпадает со знаком делимого, а для remainder знак результата совпадает со знаком делителя. Функция fmod эквивалентна функции Matlab(TM) rem.

Примеры

>>> np.fmod([-3, -2, -1, 1, 2, 3], 2)
array([-1,  0, -1,  1,  0,  1])
>>> np.remainder([-3, -2, -1, 1, 2, 3], 2)
array([1, 0, 1, 1, 0, 1])

>>> np.fmod([5, 3], [2, 2.])
array([ 1.,  1.])
>>> a = np.arange(-3, 3).reshape(3, 2)
>>> a
array([[-3, -2],
       [-1,  0],
       [ 1,  2]])
>>> np.fmod(a, [2,2])
array([[-1,  0],
       [-1,  0],
       [ 1,  0]])