“En este tutorial, vamos a aprender qué es la función NumPy divide() y cómo usar esta función con diferentes ejemplos explicados.
Como saben, con el nombre de la función, es decir, dividir. Si hablamos de matemáticas, dividimos dos números para obtener la respuesta especificada”.
Introducción
Aquí, la función de división funcionará de la misma manera que discutimos anteriormente; la única diferencia es que allí estamos dividiendo dos números, y aquí estamos dividiendo cada elemento de los arreglos. Es por eso que se conoce como una división por elementos.
La función NumPy divide() divide las matrices NumPy del mismo tamaño. NumPy divide() realiza divisiones verdaderas, lo que significa que obtenemos la salida en un punto flotante.
Sintaxis
Analicemos el estilo de escritura y la implementación de la función divide() en NumPy. Primero, tenemos que escribir el nombre de la biblioteca de python que estamos usando, que es 'numpy', y luego tenemos el nombre de la función 'divide', que vamos a realizar. Luego pasamos los parámetros a la función.
Parámetros
Los siguientes son los parámetros requeridos y opcionales que pasamos durante la implementación de la función divide() en NumPy.
Parámetros requeridos
matriz1: es la matriz que contendrá los elementos de dividendos.
matriz2: es la matriz que contendrá los elementos divisores.
Parámetros opcionales
afuera: por defecto, su valor es 'ninguno', lo que implica que el valor está almacenado. Si no se proporciona el valor, se devolverá la matriz recién asignada.
dónde: Este parámetro se transmite a través de la matriz de entrada. Si la declaración es verdadera, la matriz de salida se establecerá en el resultado de la función universal (ufunc). Si es falso, la matriz de salida conservará su resultado original.
Valor devuelto
El valor devuelto de la matriz de entrada es la matriz recién formada que contiene una división por elementos de la función dividir().
Ejemplo 01: dividir matriz 1D por valor escalar
Ahora avancemos hacia el primer ejemplo de la función dividir(). Como sabemos, la función dividir () se usa para dividir los dos arreglos por elementos, pero aquí, en nuestro primer ejemplo, tenemos un arreglo como dividendo, y segundo tenemos un valor escalar como divisor. Para implementar un programa de python, primero debe instalar cualquier compilador de python para ejecutar este programa.
Ahora, comencemos a explicar nuestro primer código línea por línea. Como usaremos la función NumPy division(), primero debemos importar el módulo NumPy. Luego usamos un método print() para mostrar un mensaje 'Implementación de la función dividir():' que muestra que vamos a implementar una función dividir(). Y luego, usamos un especificador de formato '\n' en el método de impresión () que se usa para ingresar una nueva línea.
Luego creamos nuestra matriz de dividendos '[2, 4, 6, 8, 10]' llamada 'matriz1'. Para mostrar el arreglo1 en la salida, llamamos al método print() y le pasamos el arreglo. También queremos mostrar el mensaje relacionado con array1, por lo que también hemos escrito el mensaje entre comillas dobles en el método de impresión. Luego creamos una variable escalar '2' llamada 'scaler_value' como un divisor, y mostramos el valor de la variable escalar usando el método print() y pasando el nombre de la variable en él.
importar numpy como p.ej.impresión ( 'Implementación de la función dividir(): \norte ' )
matriz1 = [ 2 , 4 , 6 , 8 , 10 ]
impresión ( 'La Matriz de Dividendos es: ' , matriz1 )
escalador_valor = 2
impresión ( 'El divisor es: ' , escalador_valor )
nueva_matriz = np.divide ( matriz1, escalador_valor )
impresión ( 'La matriz del cociente es: ' , matriz_nueva )
Después de crear nuestra matriz de dividendos y la variable escalar del divisor, llamemos a la función divide() para realizar la división en NumPy. Como puede ver en la línea 1, importamos el numpy como alias np. Entonces, para llamar a la función, primero, escribimos 'np' porque es la función NumPy, luego escribimos el nombre de la función 'divide' y pasamos el parámetro entre los corchetes de la función divide(); en este ejemplo, pasamos a los parámetros requeridos, es decir, array1 y scaler_value. Después de escribir la función NumPy divide(), hemos almacenado esta función en otra nueva matriz porque cuando queremos esta función nuevamente, no tenemos que escribir simplemente llamar a la función dividir() a través del nombre de la matriz, es decir, new_array. Luego imprimimos la nueva matriz llamando al método print() (un método predefinido).
El resultado del código que se muestra arriba se muestra aquí tal como aparece en el shell. Como puede ver, obtenemos la matriz de cocientes que es [1 2 3 4 5].
Ejemplo 02: Dividir dos matrices por elementos
Ahora pasa a los 2 Dakota del Norte ejemplo de la función dividir(). En este ejemplo, tenemos dos matrices de entrada para realizar la función dividir(). La matriz1 es '[5, 10, 15, 20, 25]', y la matriz2 es '[3, 7, 11, 13, 17]'. Y mostramos ambas matrices llamando al método predefinido print() en él. Luego llamamos a la función divide() y le pasamos los parámetros (es decir, matriz1 y matriz2) y almacenamos la función en otra nueva matriz llamada 'nueva_matriz' e imprimimos llamando al método print().
importar numpy como p.ej.impresión ( 'Implementación de la función dividir(): \norte ' )
matriz1 = [ 5 , 10 , 15 , 20 , 25 ]
impresión ( 'La Matriz de Dividendos1 es: ' , matriz1 )
matriz2 = [ 3 , 7 , 11 , 13 , 17 ]
impresión ( 'El Divisor Array2 es: ' , matriz2 )
nueva_matriz = np.divide ( matriz1,matriz2 )
impresión ( 'La matriz del cociente es: ' , matriz_nueva )
Aquí está la pantalla de salida del ejemplo ilustrado arriba de la función divide() en NumPy.
Ejemplo 03: matrices multidimensionales en la función divide()
en este 3 rd ejemplo, vamos a implementar las funciones divide() en la matriz multidimensional. Primero, importamos el módulo NumPy para implementar la función divide(). Luego creamos dos matrices, 'matriz1' y 'matriz2', e imprimimos ambas matrices llamando al método print() predefinido y pasando estas matrices en él. Luego llamamos a la función divide() con alias np y le pasamos el arreglo1 y el arreglo2, y almacenamos toda esta función en otro arreglo llamado 'nuevo_arreglo' para que no tengamos que llamar a esta función una y otra vez. Luego imprimimos la “nueva_matriz” usando el método print().
importar numpy como p.ej.impresión ( 'Implementación de la función dividir(): \norte ' )
matriz1 = [ [ 35 , 72 , 66 , 21 ] , [ 90 , 89 , 50 , 88 ] ]
impresión ( 'La Matriz de Dividendos1 es: ' , matriz1 )
matriz2 = [ [ 19 , 99 , 43 , 22 ] , [ 87 , 46 , 75 , 18 ] ]
impresión ( 'El Divisor Array2 es: ' , matriz2 )
nueva_matriz = np.divide ( matriz1,matriz2 )
impresión ( 'La matriz del cociente es: \norte ' , matriz_nueva )
Veamos cuál es la salida del código definido anteriormente de la función divide() en NumPy. Como puede ver a continuación, hemos obtenido la matriz de cociente deseada al dividir arra1 y array2.
Conclusión
En este artículo, hemos aprendido qué es la función divide(), y también hemos implementado múltiples ejemplos diferentes y explicado cada línea de código de estos ejemplos para que no quede ningún punto de confusión.