numpy.fmod#

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

Возвращает поэлементный остаток от деления.

Это реализация NumPy функции библиотеки C fmod, остаток имеет тот же знак, что и делимое x1. Это эквивалентно Matlab(TM) rem функция и не должна путаться с оператором модуля Python x1 % x2.

Параметры:

x1array_like: Делимое.
x2array_like: Делитель. 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:

yarray_like: Остаток от деления x1 by x2. Это скаляр, если оба x1 и x2 являются скалярами.

Смотрите также

remainder: Эквивалентно Python % оператор.
divide

Примечания

Результат операции взятия модуля для отрицательного делимого и делителей ограничен соглашениями. Для fmod, знак результата совпадает со знаком делимого, в то время как для remainder знак результата совпадает со знаком делителя. fmod функция эквивалентна Matlab(TM) rem функция.

Примеры

>>> import numpy as np
>>> np.fmod([-3, -2, -1, 1, 2, 3], 2)
array([-1,  0, -1,  1,  0,  1])
>>> np.remainder([-3, -2, -1, 1, 2, 3], 2)
array([1, 0, 1, 1, 0, 1])

>>> np.fmod([5, 3], [2, 2.])
array([ 1.,  1.])
>>> a = np.arange(-3, 3).reshape(3, 2)
>>> a
array([[-3, -2],
       [-1,  0],
       [ 1,  2]])
>>> np.fmod(a, [2,2])
array([[-1,  0],
       [-1,  0],
       [ 1,  0]])