numpy.true_divide
- numpy.true_divide(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature])=<ufunc 'divide'>
-
Деление аргументов поэлементно.
- Параметры:
-
- x1array_like
-
Массив делимого.
- x2array_like
-
Массив делителя. Если
x1.shape != x2.shape, они должны быть совместимы по форме для трансляции к общей форме (которая становится формой результата). - outndarray, None, or tuple of ndarray and None, optional
-
Расположение, в котором хранится результат. Если задан, он должен иметь форму, к которой транслируются входные данные. Если не задан или равен None, возвращается только что выделенный массив. Кортеж (только как ключевой аргумент) должен иметь длину, равную числу выходов.
- wherearray_like, optional
-
Это условие транслируется по входу. В местах, где условие истинно, массив
outбудет установлен в результат ufunc. В противном случае массивoutсохранит свое исходное значение. Обратите внимание, что если массивoutсоздается через значения по умолчаниюout=None, то места в нем, где условие ложно, останутся неинициализированными. - **kwargs
-
Для других ключевых аргументов см. документацию ufunc.
- Возвращаемое значение:
-
- yndarray or scalar
-
Результат деления
x1/x2, поэлементно. Это скаляр, если иx1иx2являются скалярами.
См. также
seterr-
Установить, вызывать исключение или предупреждение при переполнении, недополнении и делении на ноль.
Примечания
Эквивалентно
x1/x2в отношении трансляции массивов.Функция
true_divide(x1, x2)является псевдонимом дляdivide(x1, x2).Примеры
>>> np.divide(2.0, 4.0) 0.5 >>> x1 = np.arange(9.0).reshape((3, 3)) >>> x2 = np.arange(3.0) >>> np.divide(x1, x2) array([[nan, 1. , 1. ], [inf, 4. , 2.5], [inf, 7. , 4. ]])Оператор
/может быть использован как сокращение дляnp.divideнад массивами.>>> x1 = np.arange(9.0).reshape((3, 3)) >>> x2 = 2 * np.ones(3) >>> x1 / x2 array([[0. , 0.5, 1. ], [1.5, 2. , 2.5], [3. , 3.5, 4. ]])
© 2005–2024 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://numpy.org/doc/2.0/reference/generated/numpy.true_divide.html