numpy.multiply

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

Умножает аргументы поэлементно.

Параметры

x1, x2array_like

Входные массивы для умножения. Если x1.shape != x2.shape, они должны быть совместимы для трансляции в общую форму (которая становится формой выходных данных).

outndarray, None, or tuple of ndarray and None, optional

Местоположение, в котором хранится результат. Если предоставлено, оно должно иметь форму, к которой транслируются входные данные. Если не предоставлено или равно None, возвращается свежевыделенный массив. Кортеж (возможен только в качестве ключевого аргумента) должен иметь длину, равную числу выходных данных.

wherearray_like, optional

Это условие транслируется по входу. В местах, где условие истинно, массив out будет задан результатом ufunc. В противном случае, массив out сохранит свое исходное значение. Обратите внимание, что если массив out создается через значение по умолчанию out=None, позиции в нём, где условие ложно, останутся неинициализированными.

**kwargs

Для других ключевых аргументов см. документацию ufunc.

Возвращает

yndarray

Произведение x1 и x2, поэлементно. Это скаляр, если оба x1 и x2 являются скалярами.

Примечания

Эквивалентно x1 * x2 с точки зрения трансляции массивов.

Примеры

>>> 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.]])

Оператор * может быть использован в качестве сокращения для np.multiply на nd-массивах.

>>> 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.]])