numpy.fmod

麻木的。fmod ( x1 , x2 , / , out=None , * , where=True , casting='same_kind' , order='K' , dtype=None , subok=True [ ,签名, extobj ] ) = <ufunc 'fmod' >

返回除法的逐元素余数。

这是 C 库函数 fmod 的 NumPy 实现，余数与被除数x1具有相同的符号。它相当于 Matlab(TM)rem函数，不应与 Python 模运算符混淆。x1 % x2

参数：

x1类似数组

股利。

x2类似数组

除数。如果，它们必须可广播为通用形状（成为输出的形状）。x1.shape != x2.shape

out ndarray、None 或 ndarray 和 None 的元组，可选

存储结果的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。如果未提供或无，则返回新分配的数组。元组（只能作为关键字参数）的长度必须等于输出的数量。

其中array_like，可选

该条件通过输入广播。在条件为 True 的位置，输出数组将设置为 ufunc 结果。在其他地方，输出数组将保留其原始值。请注意，如果通过 default 创建 未初始化的outout=None数组，则其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。

**夸格

对于其他仅关键字参数，请参阅 ufunc 文档。

返回：

y类似数组

x1除以x2的余数。如果x1和x2都是标量，则这是一个标量。

也可以看看

remainder

相当于Python的%运算符。

divide

笔记

负被除数和除数的模运算结果受惯例约束。对于fmod，结果的符号是被除数的符号，而对于 ，remainder结果的符号是除数的符号。该fmod函数相当于Matlab(TM) rem函数。

例子

>>> 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]])