Python의 numpy.multiply()
numpy.multiply()> 함수는 두 배열의 곱셈을 계산할 때 사용됩니다. 요소별로 arr1과 arr2의 곱을 반환합니다.
구문: numpy.multiply(arr1, arr2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, 서명, extobj], ufunc '곱하기' )
매개변수:
도착1: [array_like 또는 scalar]첫 번째 입력 배열입니다.
arr2: [array_like 또는 scalar]두 번째 입력 배열입니다.
유형: 반환된 배열의 유형입니다. 기본적으로 dtype arr이 사용됩니다.
밖으로: [ndarray, 선택 사항] 결과가 저장되는 위치입니다.
-> 제공되는 경우 입력이 브로드캐스팅되는 모양이어야 합니다.
-> 제공되지 않거나 None인 경우 새로 할당된 배열이 반환됩니다.
어디: [array_like, 선택사항] True 값은 해당 위치에서 ufunc를 계산함을 나타내고, False 값은 출력에 값을 그대로 두는 것을 나타냅니다.
**크와르그: 키워드 변수 길이의 인수를 함수에 전달할 수 있습니다. 함수에서 명명된 인수를 처리하려고 할 때 사용됩니다.반품: [ndarray 또는 scalar] 요소별 arr1과 arr2의 곱입니다.
예시 #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)> |
출력 :
1st Input number : 4 2nd Input number : 6 output number : 24
예시 #2 :
다음 코드는 두 행렬의 요소별 곱인 Hadamard 곱이라고도 합니다. 머신러닝이나 통계에 관심이 있는 분들이 가장 많이 사용하는 제품입니다.
# 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)> |
출력 :
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]]
같은 것을 찾는 또 다른 방법은
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)> |
출력 :
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]]
