numpy.multiply()> funcția este utilizată atunci când dorim să calculăm înmulțirea a două matrice. Returnează produsul dintre arr1 și arr2, în funcție de elemente.
Sintaxa: numpy.multiply(arr1, arr2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj], ufunc 'multiply' )
Parametri:
arr1: [array_like or scalar]Prima matrice de intrare.
arr2: [array_like sau scalar]Matrice de intrare a doua.
dtype: Tipul matricei returnate. În mod implicit, dtype de arr este folosit.
afară: [ndarray, opțional] O locație în care este stocat rezultatul.
-> Dacă este furnizat, trebuie să aibă o formă la care se difuzează intrările.
-> Dacă nu este furnizat sau Niciunul, este returnat un tablou proaspăt alocat.
Unde: [array_like, optional] Valorile True indică calcularea ufunc-ului în acea poziție, valorile False indică lăsarea valorii numai în ieșire.
**kwargs: Permite trecerea unui cuvânt cheie cu lungimea variabilă a argumentului unei funcții. Folosit atunci când dorim să gestionăm argumentul numit într-o funcție.
Întoarcere: [ndarray sau scalar] Produsul lui arr1 și arr2, în funcție de elemente.
Exemplul #1:
bara de instrumente cu acces rapid ms Word
# 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)> |
>
>Ieșire:
ankita dave
1st Input number : 4 2nd Input number : 6 output number : 24>
Exemplul #2:
Următorul cod este, de asemenea, cunoscut sub numele de produs Hadamard, care nu este altceva decât produsul în funcție de element al celor două matrici. Este cel mai des folosit produs pentru cei care sunt interesați de Machine Learning sau statistici.
# 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)> |
>
>Ieșire:
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]]>
Un alt mod de a găsi același lucru este
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)> |
qiuck sort
>
>
Ieșire:
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]]>