Автор оригинала: Team Python Pool.

Numpy Subtract | Как использовать функцию Numpy.subtract() в Python

Функция Numpy subtract является частью арифметических операций numpy. В модуле numpy доступны основные арифметические операторы: сложение, вычитание, умножение и деление. Значение вычитания python эквивалентно операции вычитания в математике.

Что делает функция вычитания Numpy?

Функция numpy subtract вычисляет разницу между двумя массивами numpy. Он вычисляет разницу между двумя массивами, скажем x1 и x2, по элементам. Функция numpy.subtract() является универсальной функцией, т. е. поддерживает несколько параметров, позволяющих оптимизировать ее работу в зависимости от специфики алгоритма.

Синтаксис Numpy Subtract

numpy.subtract(a1, a2, /,, *,,,,,[, signature, extobj], ufunc 'subtract')

Параметры Numpy Subtract

• a1: [arrayLike]1-й входной массив для вычисления разности.
• a2: [arrayLike]2-й входной массив для вычисления разности.
• out: [ndarray, None или кортеж ndarray и None, необязательно]out будет местом хранения результата. имейте форму, на которую транслируются входные сигналы. Если он не указан или Отсутствует, возвращается только что выделенный массив.
• where: [array_like, optional]Если значение where истинно, то это указывает на вычисление unfunc в этой позиции, тогда как если значение ложно, то это означает оставить значение только в выводе.

Возвращаемое значение Numpy Subtract

Функция Numpy subtract возвращает разницу между a1 и a2. Функция subtract() может быть скалярной от ndarray. Это зависит от а1 и а2. Если a1 и a2 скалярны, то numpy.subtract() вернет скалярное значение. Иначе он вернет ndarray.

Примечание: Входные данные a1 и a2 должны быть транслируемы в общую форму (которая становится формой выходного сигнала).

Примеры функции вычитания Numpy

Давайте рассмотрим примеры функции Numpy subtract() и посмотрим, как она работает.

Пример 1: Использование Функции Np.subtract() Для вычитания двух чисел

import numpy as np

print ("1st Input number : ", a1) 
print ("2nd Input number : ", a2) 
	.subtract(a1, a2) 
print ("Difference of two input number : ", dif)

Выход:

1st Input number :  24
2nd Input number :  13
Difference of two input number :  11

Объяснение

В этом простом первом примере мы просто вычитаем два числа и получим результат. Давайте посмотрим на каждый шаг и узнаем, что происходит на каждом этапе. Во-первых, мы импортировали модуль numpy как np это очевидно, потому что мы работаем над библиотекой numpy. После этого мы взяли два предопределенных входа ’24’, ’13’, и хранил их в переменных ‘a1’, ‘a2’ соответственно. Мы напечатали наши входные данные, чтобы проверить, правильно ли они указаны или нет. Затем начинается основная часть, где мы найдем разницу между двумя числами.

Здесь с помощью функции np.subtract() мы вычислим разницу между a1 и a2. Эта операция вычитания идентична тому, что мы делаем в математике.

Таким образом, мы получим разницу между числом 24 и 13, которое является 11.

Пример 2: Использование функции Np.Subtract() для поиска разницы между двумя входными массивами

import numpy as np
a1 = [20, 21, 5, 9]
a2 = [13, 17, 6, 11]

print ("1st Input array : ", a1) 
print ("2nd Input array : ", a2) 
	.subtract(a1, a2) 
print ("Difference of two input arrays : ", dif)

Выход:

1st Input array :  [20, 21, 5, 9]
2nd Input array :  [13, 17, 6, 11]
Difference of two input arrays :  [ 7  4 -1 -2]

Объяснение

Из этого примера все становится немного сложнее; вместо чисел мы использовали массивы в качестве нашего входного значения. Теперь мы можем видеть, что у нас есть два входных массива a1 и a2 с входами массива [20, 21, 5, 9] и [13, 17, 6, 11], соответственно. Функция numpy.subtract() найдет разницу между аргументами массива a1 и a2 по элементам.

Таким образом, решение будет представлять собой массив с формой, равной входным массивам a1 и a2. Разница между a1 и a2 будет вычисляться параллельно, и результат будет сохранен в переменной of.

Пример 3: Использование Функции Np.Subtract() Для Поиска Разности Между Двумя Многомерными Массивами

import numpy as np
a1 = [[20, 21, 5], [-9, 11, 1]]
a2 = [[13, 17, 6], [1, -8, 7]]

print ("1st Input array : ", a1) 
print ("2nd Input array : ", a2) 
	.subtract(a1, a2) 
print ("Difference of two input arrays : ", dif)

Выход:

1st Input array :  [[20, 21, 5], [-9, 11, 1]]
2nd Input array :  [[13, 17, 6], [1, -8, 7]]
Difference of two input arrays :  [[  7   4  -1]
 [-10  19  -6]]

Объяснение

Третий пример в этом учебнике numpy subtract() немного похож на второй пример, который мы уже проходили. То, что мы сделали здесь в этом примере, заключается в том, что вместо простого массива numpy мы использовали многомерный массив в обоих наших входных значениях a1 и a2.

Убедитесь, что оба входных массива должны иметь одинаковый размер и одинаковую форму. Функция numpy.subtract() найдет разницу между href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Array_data_structure”>массив аргументов , по элементам. href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Array_data_structure”>массив аргументов , по элементам.

Можем Ли Мы Найти Разницу Между Двумя Массивами Numpy С Разными Формами?

Простыми словами, Нет, мы не можем найти различия или использовать функцию вычитания numpy в двух массивах numpy, которые имеют разные формы.

Давайте рассмотрим это на одном примере,

import numpy as np
a1 = [[20, 21, 5], [-9, 11, 1]]
a2 = [[7, 13, 17, 6], [1, -8, 7]]

print ("1st Input array : ", a1) 
print ("2nd Input array : ", a2) 
	.subtract(a1, a2) 
print ("Difference of two input arrays : ", dif)

Выход:

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (2,3) (2,)

Объяснение

Если форма двух массивов numpy будет отличаться, то мы получим valueerror. Ошибка значения будет говорить что – то вроде, например.

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (2,3) (2,)

Здесь, в этом примере, мы получаем valueerror, потому что входной массив a2 имеет другую форму, чем входной массив a1. Чтобы получить разницу без какой-либо ошибки значения, обязательно проверьте форму массивов.

Что Дальше?

NumPy очень мощен и невероятно важен для информатики в Python. Это правда, если вы интересуетесь наукой о данных в Python, вам действительно следует узнать больше о Python.

Возможно, вам понравятся наши следующие учебники по numpy.

• Numpy Mean: Реализация и важность
• Использование функции Numpy Random для создания случайных данных
• NumPy Reshape: Изменение Формы Массивов С Легкостью
• Подробное объяснение np.power() С Примерами
• Функция Зажима Numpy

Вывод

numpy subtract() – это убедительная и существенная функция, доступная в модуле numpy, которая может быть очень полезна и настоятельно рекомендована многими экспертами при поиске разницы между очень большими наборами данных.

Если у вас все еще есть какие-либо вопросы относительно функции вычитания NumPy. Оставьте свой вопрос в комментариях ниже.

<Счастливого Пифонирования!