numpy.multiply() у Python
numpy.multiply()> функція використовується, коли ми хочемо обчислити множення двох масивів. Він повертає добуток arr1 і arr2 поелементно.
Синтаксис: numpy.multiply(arr1, arr2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj], ufunc 'multiply' )
Параметри:
прибуття1: [array_like або scalar]1-й вхідний масив.
приб.2: [array_like або scalar]2-й вхідний масив.
dtype: Тип повернутого масиву. За замовчуванням, dtype використовується обр.
вихід: [ndarray, необов’язково] Розташування, у якому зберігається результат.
-> Якщо передбачено, воно повинно мати форму, до якої транслюються вхідні дані.
-> Якщо не надано або немає, повертається щойно виділений масив.
де: [array_like, необов’язковий] Значення True вказують на обчислення ufunc у цій позиції, значення False вказують на те, що значення потрібно залишити у вихідних даних.
**кварги: Дозволяє передавати функції змінну довжину аргументу. Використовується, коли ми хочемо обробити іменований аргумент у функції.Повернення: [ndarray або скаляр] Добуток arr1 і arr2 поелементно.
Приклад №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)> |
Вихід:
1st Input number : 4 2nd Input number : 6 output number : 24
Приклад №2:
Наступний код також відомий як добуток Адамара, який є не чим іншим, як поелементним добутком двох матриць. Це найпоширеніший продукт для тих, хто цікавиться машинним навчанням або статистикою.
# 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)> |
Вихід:
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]]
Інший спосіб знайти те саме
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)> |
Вихід:
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]]
