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使用 NumPy

将每行除以一个向量元素

原文:https://www . geeksforgeeks . org/使用-numpy/ 将每行除以一个向量元素

先决条件: Numpy 模块

下面的文章描述了 Numpy 数组的行如何被向量元素划分。向量元素可以是单个元素、多个元素或数组。使用除法运算符( / )来产生所需的功能。我们可以使用向量元素来划分一维、二维甚至更多类型的数组的行，下面的示例将帮助您更好地理解:

例 1:

蟒蛇 3

# Importing Numpy module 
import numpy as np

# Creating 1-D Numpy array
n_arr = np.array([20, 30, 40])
print("Given 1-D Array:")
print(n_arr)

# Vector element 
vec = np.array([12])
print("\nVector element:")
print(vec)

# Dividing rows of 1-D array with vector element
print("\nResultant Array")
print(n_arr / vec[:,None])

输出:

在上面的例子中，我们用向量元素来划分 1-D Numpy 数组的行，即【15】

例 2:

蟒蛇 3

# Importing Numpy module 
import numpy as np

# Creating 2-D Numpy array
n_arr = np.array([[20, 35, 40],
                [10, 51, 25]])

print("Given 2-D Array:")
print(n_arr)

# Vector element 
vec = np.array([2.5])
print("\nVector element:")
print(vec)

# Dividing rows of 2-D array with vector element
print("\nResultant Array")
print(n_arr / vec[:,None])

输出:

在上面的例子中，我们用向量元素来划分 2-D Numpy 数组的行，即【2.5】

例 3:

蟒蛇 3

# Importing Numpy module 
import numpy as np

# Creating 3-D Numpy array
n_arr = np.array([[[10, 25], [30, 45]], 
                  [[50, 65], [70, 85]]])

print("Given 3-D Array:")
print(n_arr)

# Vector element 
vec = np.array([3, 3])
print("\nVector element:")
print(vec)

# Dividing rows of 3-D array with vector element
print("\nResultant Array")
print(n_arr / vec[:,None])

输出:

在上面的例子中，我们用向量元素来划分 3-D Numpy 数组的行，即【3，3】

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