NUMPY
CÁC CHỦ ĐỀ
BÀI MỚI NHẤT
MỚI CẬP NHẬT

Thông báo: Download 4 khóa học Python từ cơ bản đến nâng cao tại đây.

Cách sử dụng hàm subtract() trong NumPy

Trong bài viết này, bạn sẽ học cách sử dụng hàm numpy subtract() hoặc toán tử - để tìm sự khác biệt giữa hai mảng có kích thước bằng nhau. Các phương pháp này giúp thực hiện phép trừ từng phần tử tương ứng trong các mảng, đem lại sự linh hoạt và hiệu quả trong việc xử lý dữ liệu số. Hãy cùng khám phá cách sử dụng chúng thông qua các ví dụ minh họa cụ thể.

test php

banquyen png
Bài viết này được đăng tại freetuts.net, không được copy dưới mọi hình thức.

Giới thiệu hàm subtract() trong Numpy

Hàm subtract() hoặc toán tử - trả về sự khác biệt giữa hai mảng có kích thước bằng nhau bằng cách thực hiện các phép trừ từng phần tử tương ứng.

Hãy xem qua một số ví dụ về cách sử dụng toán tử - và hàm subtract().

Sử dụng hàm NumPy subtract() và toán tử – để tìm sự khác biệt giữa hai mảng 1D

Ví dụ sau đây sử dụng toán tử - để tìm sự khác biệt giữa hai mảng 1-D:

Bài viết này được đăng tại [free tuts .net]

import numpy as np

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

c = b - a
print(c)

Output:

[2 2]

Cách hoạt động:

Screenshot 202024 06 11 20121034 png

Đầu tiên, tạo hai mảng 1D với hai số trong mỗi mảng:

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

Tiếp theo, tìm sự khác biệt giữa mảng b và mảng a bằng cách sử dụng toán tử -:

c = b - a

Toán tử - trả về sự khác biệt giữa từng phần tử của mảng b với phần tử tương ứng trong mảng a:

[3-1, 4-2] = [2, 2]

Tương tự, bạn có thể sử dụng hàm subtract() để tìm sự khác biệt giữa hai mảng 1D như sau:

import numpy as np

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

c = np.subtract(b, a)

print(c)

Output:

[2 2]

Sử dụng hàm NumPy subtract và toán tử – để tìm sự khác biệt giữa hai mảng 2D

Ví dụ sau đây sử dụng toán tử - để tìm sự khác biệt giữa hai mảng 2D:

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])

c = b - a
print(c)

Screenshot 202024 06 11 20121049 png

Output:

[[4 4]
 [4 4]]

Trong ví dụ này, toán tử - thực hiện phép trừ từng phần tử tương ứng:

[[ 5-1  6-2]
 [7-3 8-4]]

Tương tự, bạn có thể sử dụng hàm subtract() để tìm sự khác biệt giữa hai mảng 2D:

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])

c = np.subtract(b, a)
print(c)

Output:

[[4 4]
 [4 4]]

Kết bài

Sử dụng toán tử trừ (-) hoặc hàm subtract() trong NumPy giúp bạn dễ dàng và hiệu quả tìm ra sự khác biệt giữa hai mảng có kích thước bằng nhau. Với các ví dụ và hướng dẫn cụ thể trong bài viết, hy vọng bạn đã nắm vững cách thực hiện các phép trừ phần tử tương ứng trong mảng. Việc sử dụng NumPy không chỉ đơn giản hóa mà còn tối ưu hóa quá trình xử lý dữ liệu, giúp bạn tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu suất làm việc.

Cùng chuyên mục:

Tài liệu tham khảo nhanh về Regex trong Python

Tài liệu tham khảo nhanh về Regex trong Python

Hàm Flags của Regex trong Python

Hàm Flags của Regex trong Python

Hàm split() của Regex trong Python

Hàm split() của Regex trong Python

Hàm finditer() của Regex trong Python

Hàm finditer() của Regex trong Python

Hàm fullmatch() của Regex trong Python

Hàm fullmatch() của Regex trong Python

Hàm match() của Regex trong Python

Hàm match() của Regex trong Python

Hàm sub() của Regex trong Python

Hàm sub() của Regex trong Python

Hàm search() trong Python Regex

Hàm search() trong Python Regex

Hàm findall() của regex trong Python

Hàm findall() của regex trong Python

Lookbehind trong Regex của Python

Lookbehind trong Regex của Python

Lookahead trong Python Regex

Lookahead trong Python Regex

Alternation Regex trong Python

Alternation Regex trong Python

Tìm hiểu Backreferences trong regex của Python

Tìm hiểu Backreferences trong regex của Python

Nhóm Non-capturing trong Regex Python

Nhóm Non-capturing trong Regex Python

Các nhóm Capturing trong regex của Python

Các nhóm Capturing trong regex của Python

Sets và Ranges trong Regex của Python

Sets và Ranges trong Regex của Python

Lượng từ non-greed trong Regex của Python

Lượng từ non-greed trong Regex của Python

Chế độ Greedy trong Regex Python

Chế độ Greedy trong Regex Python

Các lượng từ trong Regex của Python

Các lượng từ trong Regex của Python

Regex Word Boundary trong Python

Regex Word Boundary trong Python

Top