numpy.multiply() w Pythonie
numpy.multiply()> Funkcja jest używana, gdy chcemy obliczyć mnożenie dwóch tablic. Zwraca iloczyn arr1 i arr2, elementarnie.
Składnia: numpy.multiply(arr1, arr2, /, out=None, *, gdzie=True, casting='same_kind', Order='K', dtype=None, subok=True[, podpis, extobj], ufunc „pomnóż” )
Parametry:
tablica1: [tablica_tablicy lub skalar] Pierwsza tablica wejściowa.
tablica2: [tablica_tablicy lub skalar] Druga tablica wejściowa.
typ d: Typ zwracanej tablicy. Domyślnie typ Arr jest używany.
na zewnątrz: [ndarray, opcjonalnie] Lokalizacja, w której przechowywany jest wynik.
-> Jeśli jest podany, musi mieć kształt, do którego nadawane są wejścia.
-> Jeśli nie podano lub Brak, zwracana jest świeżo przydzielona tablica.
Gdzie: [array_like, opcjonalny] Wartości True wskazują, że należy obliczyć ufunc w tej pozycji, wartości False wskazują, aby pozostawić wartość samą na wyjściu.
**kwargi: Pozwala przekazać do funkcji zmienną długość argumentu słowa kluczowego. Używane, gdy chcemy obsłużyć nazwany argument w funkcji.Powrót: [ndarray lub skalar] Iloczyn arr1 i arr2, elementarnie.
Przykład 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)> |
Wyjście :
1st Input number : 4 2nd Input number : 6 output number : 24
Przykład nr 2:
Poniższy kod jest również znany jako iloczyn Hadamarda, który jest niczym innym jak iloczynem elementarnym dwóch macierzy. Jest to najczęściej używany produkt dla osób zainteresowanych uczeniem maszynowym lub statystyką.
# 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)> |
Wyjście :
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]]
Innym sposobem na znalezienie tego samego jest
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)> |
Wyjście :
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]]
