numpy数组元素明智的除法(1/x) [英] Numpy array element-wise division (1/x)

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本文介绍了numpy数组元素明智的除法(1/x)的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!

问题描述

我的问题很简单,假设我有一个像这样的数组

My question is very simple, suppose that I have an array like

array = np.array([1, 2, 3, 4])

我想得到一个像这样的数组

and I'd like to get an array like

[1, 0.5, 0.3333333, 0.25]

但是,如果您编写类似的内容

However, if you write something like

1/array

np.divide(1.0, array)

它不起作用.

到目前为止,我发现的唯一方法是编写如下内容:

The only way I've found so far is to write something like:

print np.divide(np.ones_like(array)*1.0, array)

但是我绝对可以确定,有更好的方法可以做到这一点.有人知道吗?

But I'm absolutely certains that there is a better way to do that. Does anyone have any idea?

推荐答案

1 / array进行整数除法并返回array([1, 0, 0, 0]).

1 / array makes an integer division and returns array([1, 0, 0, 0]).

1. / array会将数组强制转换为float并完成技巧:

1. / array will cast the array to float and do the trick:

>>> array = np.array([1, 2, 3, 4])
>>> 1. / array
array([ 1.        ,  0.5       ,  0.33333333,  0.25      ])

这篇关于numpy数组元素明智的除法(1/x)的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!

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