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法學研究NumPy中不同形狀陣列的元素級相減
要對不同形狀的引數進行逐元素相減，請在Python NumPy中使用**numpy.subtract()**方法。out是結果儲存到的位置。如果提供，它必須具有輸入廣播到的形狀。如果沒有提供或為None，則返回一個新分配的陣列。元組（僅作為關鍵字引數可能）的長度必須等於輸出的數量。
條件在輸入上進行廣播。在條件為True的位置，out陣列將設定為ufunc結果。在其他位置，out陣列將保留其原始值。請注意，如果透過預設的out=None建立未初始化的out陣列，則其中條件為False的位置將保持未初始化狀態。
NumPy提供了全面的數學函式、隨機數生成器、線性代數例程、傅立葉變換等等。它支援各種硬體和計算平臺，並且可以很好地與分散式、GPU和稀疏陣列庫配合使用。
步驟
首先，匯入所需的庫：
import numpy as np
建立兩個不同形狀的陣列：
arr1 = np.arange(27.0).reshape((3, 3, 3)) arr2 = np.arange(9.0).reshape((3, 3))
顯示陣列：
print("Array 1...
", arr1)
print("
Array 2...
", arr2)獲取陣列的型別：
print("
Our Array 1 type...
", arr1.dtype)
print("
Our Array 2 type...
", arr2.dtype)獲取陣列的維度：
Get the dimensions of the Arrays:
獲取陣列的形狀：
print("
Our Array 1 Shape...
",arr1.shape)
print("
Our Array 2 Shape...
",arr2.shape)要對不同形狀的引數進行逐元素相減，請在Python NumPy中使用numpy.subtract()方法：
print("
Result (subtract element-wise)...
",np.subtract(arr1, arr2))
示例
import numpy as np
# Create two arrays with different shapes
arr1 = np.arange(27.0).reshape((3, 3, 3))
arr2 = np.arange(9.0).reshape((3, 3))
# Display the arrays
print("Array 1...
", arr1)
print("
Array 2...
", arr2)
# Get the type of the arrays
print("
Our Array 1 type...
", arr1.dtype)
print("
Our Array 2 type...
", arr2.dtype)
# Get the dimensions of the Arrays
print("
Our Array 1 Dimensions...
",arr1.ndim)
print("
Our Array 2 Dimensions...
",arr2.ndim)
# Get the shape of the Arrays
print("
Our Array 1 Shape...
",arr1.shape)
print("
Our Array 2 Shape...
",arr2.shape)
# To subtract arguments element-wise with different shapes, use the numpy.subtract() method in Python Numpy
print("
Result (subtract element-wise)...
",np.subtract(arr1, arr2))輸出
Array 1... [[[ 0. 1. 2.] [ 3. 4. 5.] [ 6. 7. 8.]] [[ 9. 10. 11.] [12. 13. 14.] [15. 16. 17.]] [[18. 19. 20.] [21. 22. 23.] [24. 25. 26.]]] Array 2... [[0. 1. 2.] [3. 4. 5.] [6. 7. 8.]] Our Array 1 type... float64 Our Array 2 type... float64 Our Array 1 Dimensions... 3 Our Array 2 Dimensions... 2 Our Array 1 Shape... (3, 3, 3) Our Array 2 Shape... (3, 3) Result (subtract element-wise)... [[[ 0. 0. 0.] [ 0. 0. 0.] [ 0. 0. 0.]] [[ 9. 9. 9.] [ 9. 9. 9.] [ 9. 9. 9.]] [[18. 18. 18.] [18. 18. 18.] [18. 18. 18.]]]
更新於：2022年2月7日
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