Mục tiêu công thức
Phải cố gắng thực hiện bất kỳ chức năng toán học nào trên tất cả các giá trị của một tính năng. Làm thủ công có thể là một công việc bận rộn.
Vì vậy, đây là công thức về cách chúng ta có thể chia từng phần tử của một ma trận cho một giá trị số.
Bước 1 - Nhập thư viện
import numpy as np
Chúng tôi chỉ nhập khẩu Numpy cần thiết.
Bước 2 - Tạo ma trận
Chúng tôi đã tạo một ma trận mà chúng tôi sẽ thực hiện thao tác.
myList = [10,20,30,40,50,60,70,80,90]
myInt = 10
newList = myList/myInt
Bước 3 - Chia từng yếu tố
Đầu tiên chúng ta đã tạo ra một chức năng Lambda giống như vòng lặp vì nó sẽ lặp lại hàm được xác định cho tất cả các yếu tố. Sau đó, chúng tôi đã chuyển đổi martix thành một dạng vector và cuối cùng chúng tôi đã vượt qua ma trận trong hàm.
myList = [10,20,30,40,50,60,70,80,90]
myInt = 10
newList = myList/myInt
[[0.22222222 0.33333333 2.55555556] [0.55555556 0.66666667 2.77777778] [0.88888889 1. 3.11111111]]
Tôi chỉ muốn chia từng phần tử trong một danh sách cho một int.
myList = [10,20,30,40,50,60,70,80,90]
myInt = 10
newList = myList/myInt
Đây là lỗi:
TypeError: unsupported operand type[s] for /: 'list' and 'int'
Tôi hiểu tại sao tôi nhận được lỗi này. Nhưng tôi thất vọng vì tôi không thể tìm thấy một giải pháp.
Cũng đã thử:
newList = [ a/b for a, b in [myList,myInt]]
Error:
ValueError: too many values to unpack
Kết quả dự kiến:
newList = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
EDIT:
Mã sau đây cho tôi kết quả dự kiến của tôi:
newList = []
for x in myList:
newList.append[x/myInt]
Nhưng có một cách dễ dàng hơn/nhanh hơn để làm điều này?
Chia đối số yếu tố khôn ngoan.
Parametersx1array_likex1array_likeMảng cổ tức.
x2array_likearray_likeMảng chia. Nếu
myList = [10,20,30,40,50,60,70,80,90]
myInt = 10
newList = myList/myInt
Một vị trí mà kết quả được lưu trữ. Nếu được cung cấp, nó phải có một hình dạng mà các đầu vào phát sóng. Nếu không được cung cấp hoặc không có, một mảng mới được phân bổ được trả lại. Một tuple [chỉ có thể là đối số từ khóa] phải có độ dài bằng số lượng đầu ra.
wherearray_like, tùy chọnarray_like, optionalĐiều kiện này được phát trên đầu vào. Tại các vị trí mà điều kiện là đúng, mảng ra sẽ được đặt thành kết quả UFUNC. Ở những nơi khác, mảng ra sẽ giữ lại giá trị ban đầu của nó. Lưu ý rằng nếu một mảng ra không được tạo ra được tạo thông qua
myList = [10,20,30,40,50,60,70,80,90]
myInt = 10
newList = myList/myInt
Đối với các đối số chỉ từ khóa khác, hãy xem các tài liệu UFUNC.ufunc docs.
Returnsyndarray hoặc vô hướngyndarray or scalarThương số
myList = [10,20,30,40,50,60,70,80,90]
myInt = 10
newList = myList/myInt
Xem thêm
myList = [10,20,30,40,50,60,70,80,90]
myInt = 10
newList = myList/myInt
Đặt nên nâng hay cảnh báo về tràn, tăng và phân chia theo số 0.
Ghi chú
Tương đương với
myList = [10,20,30,40,50,60,70,80,90]
myInt = 10
newList = myList/myInt
myList = [10,20,30,40,50,60,70,80,90]
myInt = 10
newList = myList/myInt
Hàm
myList = [10,20,30,40,50,60,70,80,90]
myInt = 10
newList = myList/myInt
myList = [10,20,30,40,50,60,70,80,90]
myInt = 10
newList = myList/myInt
Ví dụ
>>> 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. ]]]
Toán tử
TypeError: unsupported operand type[s] for /: 'list' and 'int'
TypeError: unsupported operand type[s] for /: 'list' and 'int'
>>> 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. ]]]