numpy.multiply#

numpy.multiply(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature]) = <ufunc 'multiply'>#

逐元素相乘引數。

參數:
x1, x2array_like (類陣列)

要相乘的輸入陣列。如果 x1.shape != x2.shape，則它們必須可廣播為通用形狀（這會成為輸出的形狀）。

outndarray、None 或 ndarray 與 None 的 tuple (可選)

儲存結果的位置。如果提供，它必須具有輸入廣播到的形狀。如果未提供或為 None，則會傳回新配置的陣列。tuple（僅可作為關鍵字引數）的長度必須等於輸出數量。

wherearray_like (類陣列), 可選

此條件會廣播到輸入。在條件為 True 的位置，out 陣列將設定為 ufunc 結果。在其他位置，out 陣列將保留其原始值。請注意，如果透過預設的 out=None 建立未初始化的 out 陣列，則條件為 False 的位置將保持未初始化。

**kwargs

對於其他僅限關鍵字的引數，請參閱 ufunc 文件。

傳回值:
yndarray

x1 和 x2 的逐元素乘積。如果 x1 和 x2 都是純量，則這會是純量。

註解

在陣列廣播方面，等同於 x1 * x2。

範例

>>> import numpy as np
>>> np.multiply(2.0, 4.0)
8.0

>>> x1 = np.arange(9.0).reshape((3, 3))
>>> x2 = np.arange(3.0)
>>> np.multiply(x1, x2)
array([[  0.,   1.,   4.],
       [  0.,   4.,  10.],
       [  0.,   7.,  16.]])

在 ndarray 上，* 運算子可以用作 np.multiply 的簡寫。

>>> x1 = np.arange(9.0).reshape((3, 3))
>>> x2 = np.arange(3.0)
>>> x1 * x2
array([[  0.,   1.,   4.],
       [  0.,   4.,  10.],
       [  0.,   7.,  16.]])
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