numpy.multiply() en Python
numpy.multiply()> La función se usa cuando queremos calcular la multiplicación de dos matrices. Devuelve el producto de arr1 y arr2, por elementos.
Sintaxis: numpy.multiply(arr1, arr2, /, out=Ninguno, *, donde=True, casting='mismo_tipo', orden='K', dtype=Ninguno, subok=True[, firma, extobj], ufunc 'multiplicar' )
Parámetros:
arr1: [array_like o escalar] Primera matriz de entrada.
arr2: [array_like o escalar] Segunda matriz de entrada.
tipo: El tipo de matriz devuelta. Por defecto, el tipo d de arr se utiliza.
afuera: [ndarray, opcional] Una ubicación en la que se almacena el resultado.
-> Si se proporciona, debe tener una forma a la que se transmitan las entradas.
-> Si no se proporciona o Ninguno, se devuelve una matriz recién asignada.
dónde: [array_like, opcional] Los valores de True indican que se debe calcular el ufunc en esa posición, los valores de False indican que se debe dejar el valor solo en la salida.
**kwargs: Permite pasar la longitud variable de un argumento de palabra clave a una función. Se utiliza cuando queremos manejar un argumento con nombre en una función.Devolver: [ndarray o escalar] El producto de arr1 y arr2, por elementos.
Ejemplo 1 :
# Python program explaining> # numpy.multiply() function> > import> numpy as geek> in_num1> => 4> in_num2> => 6> > print> (> '1st Input number : '> , in_num1)> print> (> '2nd Input number : '> , in_num2)> > out_num> => geek.multiply(in_num1, in_num2)> print> (> 'output number : '> , out_num)> |
Producción :
1st Input number : 4 2nd Input number : 6 output number : 24
Ejemplo #2:
El siguiente código también se conoce como producto de Hadamard, que no es más que el producto por elementos de las dos matrices. Es el producto más utilizado por quienes están interesados en el aprendizaje automático o las estadísticas.
# Python program explaining> # numpy.multiply() function> > import> numpy as geek> > in_arr1> => geek.array([[> 2> ,> -> 7> ,> 5> ], [> -> 6> ,> 2> ,> 0> ]])> in_arr2> => geek.array([[> 0> ,> -> 7> ,> 8> ], [> 5> ,> -> 2> ,> 9> ]])> > print> (> '1st Input array : '> , in_arr1)> print> (> '2nd Input array : '> , in_arr2)> > > out_arr> => geek.multiply(in_arr1, in_arr2)> print> (> 'Resultant output array: '> , out_arr)> |
Producción :
1st Input array : [[ 2 -7 5] [-6 2 0]] 2nd Input array : [[ 0 -7 8] [ 5 -2 9]] Resultant output array: [[ 0 49 40] [-30 -4 0]]
Otra forma de encontrar lo mismo es
import> numpy as geek> in_arr1> => geek.matrix([[> 2> ,> -> 7> ,> 5> ], [> -> 6> ,> 2> ,> 0> ]])> in_arr2> => geek.matrix([[> 0> ,> -> 7> ,> 8> ], [> 5> ,> -> 2> ,> 9> ]])> > print> (> '1st Input array : '> , in_arr1)> print> (> '2nd Input array : '> , in_arr2)> > out_arr> => geek.array(in_arr1)> *> geek.array(in_arr2)> print> (> 'Resultant output array: '> , out_arr)> |
Producción :
1st Input array : [[ 2 -7 5] [-6 2 0]] 2nd Input array : [[ 0 -7 8] [ 5 -2 9]] Resultant output array: [[ 0 49 40] [-30 -4 0]]
