Numpy 除以标量的数组 - Python

在数据分析和科学计算中，常常需要使用 Numpy 来处理和计算大量的数据。Numpy 是 Python 的一个开源科学计算库，能够高效地进行数组计算和处理，提供了丰富的数学、统计和线性代数函数。

对于 Numpy 中的数组，可以进行各种运算和操作，包括加、减、乘、除等。其中，除以标量是一种常见的操作，可以用来对数组进行归一化、缩放等操作。

下面介绍如何使用 Numpy 对数组进行除以标量的操作：

import numpy as np

# 创建一个数组
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 将数组除以 2
b = a / 2

print(b)

以上代码将数组 a 中的每个元素除以 2，结果保存在数组 b 中。运行结果如下：

[0.5 1.  1.5 2.  2.5]

可以看到，数组 a 中的每个元素都被除以了 2，得到了一个新的数组 b。

除以标量也可以用于多维数组中，例如：

import numpy as np

# 创建一个二维数组
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 将数组除以 2
b = a / 2

print(b)

以上代码将二维数组 a 中的每个元素除以 2，结果保存在数组 b 中。运行结果如下：

[[0.5 1. ]
 [1.5 2. ]]

可以看到，每个元素都被除以了 2，得到了一个新的数组 b。

需要注意的是，在除以标量时，可能会遇到除以 0 的情况。此时，Numpy 会返回一个警告信息，但不会抛出异常。例如：

import numpy as np

# 创建一个数组
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 将数组除以 0
b = a / 0

print(b)

运行以上代码会得到以下警告信息：

<ipython-input-4-eb335433d53f>:8: RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide
  b = a / 0
[inf inf inf inf inf]

可以看到，数组 b 中出现了无穷大的结果，表示除以 0 的结果。

除了除以标量，Numpy 还支持对数组进行加、减、乘、除等运算，以及进行矩阵乘法、转置等操作。如果想要更深入地学习 Numpy，可以参考官方文档或相关教程。