numpy.floor_divide#

numpy.floor_divide(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, сигнатура]) = 'floor_divide'>#

Возвращает наибольшее целое число, меньшее или равное результату деления входных данных. Эквивалентно Python // оператор и пары с Python % (remainder), функция, чтобы a = a % b + b * (a // b) с точностью до округления.

Параметры:

x1array_like: Числитель.
x2array_like: Знаменатель. Если x1.shape != x2.shape, они должны быть транслируемы к общей форме (которая становится формой вывода).
выходndarray, None или кортеж из ndarray и None, опционально: Место для сохранения результата. Если предоставлено, оно должно иметь форму, в которую транслируются входные данные. Если не предоставлено или None, возвращается вновь выделенный массив. Кортеж (возможен только как ключевой аргумент) должен иметь длину, равную количеству выходов.
гдеarray_like, необязательный: Это условие транслируется на вход. В местах, где условие истинно, выход массив будет установлен в результат ufunc. В других местах выход массив сохранит своё исходное значение. Обратите внимание, что если неинициализированный выход массив создается через стандартный out=None, позиции внутри неё, где условие ложно, останутся неинициализированными.
**kwargs: Для других аргументов, доступных только по ключевым словам, смотрите документация ufunc.

Возвращает:

yndarray: y = floor(x1/x2) Это скаляр, если оба x1 и x2 являются скалярами.

Смотрите также

remainder: Остаток, дополнительный к floor_divide.
divmod: Одновременное целочисленное деление и остаток.
divide: Стандартное деление.
floor: Округлить число до ближайшего целого в сторону минус бесконечности.
ceil: Округление числа до ближайшего целого в сторону бесконечности.

Примеры

>>> import numpy as np
>>> np.floor_divide(7,3)
2
>>> np.floor_divide([1., 2., 3., 4.], 2.5)
array([ 0.,  0.,  1.,  1.])

The // оператор может использоваться как сокращение для np.floor_divide на ndarrays.

>>> x1 = np.array([1., 2., 3., 4.])
>>> x1 // 2.5
array([0., 0., 1., 1.])