Как я могу использовать мод в массиве с помощью numpy

Допустим, у меня есть массив

a = ([6,8,10,13,15,18,21])

У меня есть другой массив

b= ([2,5])

Я хочу вернуть массив, который дает мне ненулевые значения a% b. Если какое-либо значение в моде, любое значение в b равно нулю, я не хочу его возвращать.

c = ([13,21])

Использование numpy.mod(a,b) возвращает

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes

Как я могу это выполнить?

a[np.mod.outer(a, b).all(1)]?
Paul Panzer 06.11.2018 03:39
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
2
1
1 439
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Проблема связана с тем, что numpy не может применить операцию np.mod к массивам с заданной формой, одним из решений является изменение формы, например:

import numpy as np

a = np.array([6, 8, 10, 13, 15, 18, 21]).reshape((-1, 1))
b = np.array([2, 5])

print(a[np.mod(a, b).all(1)].reshape(-1))

Выход

[13 21]

Обратите внимание, что вам нужно изменить форму, чтобы получить запрошенный результат. Лучшее решение - предложенное @PaulPanzer:

import numpy as np

a = np.array([6, 8, 10, 13, 15, 18, 21])
b = np.array([2, 5])

print(a[np.mod.outer(a, b).all(1)])

Выход

[13 21]

Дальше

  1. О numpy-вещании см. 1 и 2.
  2. На внешний.

Другие вопросы по теме