mars.tensor.divide#

mars.tensor.divide(x1, x2, out=None, where=None, **kwargs)[来源]#

逐元素划分参数。

Parameters

  • x1 (array_like) – 被除数张量。

  • x2 (类数组) – 除数张量。

  • out (张量, None, 或 元组 由 张量和 None 组成，可选) – 结果存储的位置。如果提供，必须具有与输入广播到的形状相同。如果未提供或 None，则返回新分配的数组。元组（仅作为关键字参数可能）必须具有与输出数量相等的长度。

  • where (array_like, 可选) – 值为 True 表示在该位置计算 ufunc，值为 False 表示保持输出中的该值不变。

  • **kwargs –

Returns

out – 商 x1/x2，逐元素。 如果 x1 和 x2 都是标量，则返回一个标量。

Return type

张量

备注

在数组广播方面等同于 x1 / x2。

通过使用 seterr 可以改变除以零时的行为。

在Python 2中，当x1和x2都是整数类型时，divide的行为类似于floor_divide。在Python 3中，它的行为类似于true_divide。

示例

>>> import mars.tensor as mt

>>> mt.divide(2.0, 4.0).execute()
0.5
>>> x1 = mt.arange(9.0).reshape((3, 3))
>>> x2 = mt.arange(3.0)
>>> mt.divide(x1, x2).execute()
array([[ NaN,  1. ,  1. ],
       [ Inf,  4. ,  2.5],
       [ Inf,  7. ,  4. ]])
Note the behavior with integer types (Python 2 only):
>>> mt.divide(2, 4).execute()
0
>>> mt.divide(2, 4.).execute()
0.5
Division by zero always yields zero in integer arithmetic (again, Python 2 only),
and does not raise an exception or a warning:
>>> mt.divide(mt.array([0, 1], dtype=int), mt.array([0, 0], dtype=int)).execute()
array([0, 0])
Division by zero can, however, be caught using seterr:
>>> old_err_state = mt.seterr(divide='raise')
>>> mt.divide(1, 0).execute()
Traceback (most recent call last):
...
FloatingPointError: divide by zero encountered in divide
>>> ignored_states = mt.seterr(**old_err_state)
>>> mt.divide(1, 0).execute()
0