b = np.array([4,5,6]) c = np.divide(a, b) print(c)# Output: [0.25, 0.4, 0.5] 也可以使用/运算符: c = a / b print(c)# Output: [0.25, 0.4, 0.5] 再次说明:上述所有函数都是在输入数组上以element wise的方式应用的,也就是逐元素方式,...
import numpy as npa = np.array([1, 2, 3])b = np.array([4, 5, 6])c = np.divide(a, b)print(c) # Output: [0.25, 0.4, 0.5]也可以使用/运算符:c = a / bprint(c) # Output: [0.25, 0.4, 0.5]再次说明：上述所有函数都是在输入数组上以element wise的方式应用的，也...
1.使用 numpy.divide() 函数的 NumPy Element-Wise Division；2.NumPy Element-Wise Division 与 / 运...
在上面的代码中,我们首先使用np.array()函数创建了两个 NumPy 数组,被除数数组array1和除数数组array2。然后我们将array1除以array2,并使用np.divide()函数将结果存储在 NumPy 数组array3中。 NumPy Element-Wise Division 与/运算符 我们还可以使用/运算符在 Python 中对 NumPy 数组执行逐元素除法。/运算符是 P...
c = np.divide(a, b)print(c)# Output: [0.25, 0.4, 0.5] 也可以使用/运算符: c=a/b print(c)# Output: [0.25, 0.4, 0.5] 再次说明:上述所有函数都是在输入数组上以element wise的方式应用的,也就是逐元素方式,所以它们返回一个与输入形状相同的数组。
importnumpyasnpa=np.array([1,2,3])b=np.array([4,5,6])c=np.divide(a,b)print(c) #Output: [0.25,0.4,0.5] 1. 2. 3. 4. 5. 也可以使用/运算符: 复制 c=a/bprint(c) #Output: [0.25,0.4,0.5] 1. 2. 再次说明:上述所有函数都是在输入数组上以element wise的方式应用的,也就是逐元...
c = np.divide(a, b) print(c) # Output: [0.25, 0.4, 0.5] 也可以使用/运算符: c = a / b print(c) # Output: [0.25, 0.4, 0.5] 再次说明:上述所有函数都是在输入数组上以element wise的方式应用的,也就是逐元素方式,所以它们返回一个与输入形状相同的数组。
c = np.divide(a, b) print(c)# Output: [0.25, 0.4, 0.5] 也可以使用/运算符: c = a / b print(c)# Output: [0.25, 0.4, 0.5] 再次说明:上述所有函数都是在输入数组上以element wise的方式应用的,也就是逐元素方式,所以它们返回一个与输入形状相同的数组。
An array witharr1/arr2(element-wise) as elements of output array. 代码1:arr1除以arr2元素 # Python program explaining#divide() functionimportnumpyasnp# input_arrayarr1 = [2,27,2,21,23] arr2 = [2,3,4,5,6]print("arr1 : ", arr1)print("arr2 : ", arr2)# output_arrayout = ...
numpy.floor_divide(x1, x2,args, kwargs)Return the largest integer smaller or equal to the division of the inputs. numpy.power numpy.power(x1, x2,args, kwargs)First array elements raised to powers from second array, element-wise.