numpy.multiply

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

Элементное умножение аргументов.

Параметры

x1, x2array_like

Входные массивы, подлежащие умножению. Если x1.shape != x2.shape, они должны быть совместимы для трансляции к общему размеру (который становится размером выходного значения).

outndarray, None, или кортеж из ndarray и None, необязательно

Место, в котором хранится результат. Если указано, его размер должен соответствовать размеру входных данных. Если не указано или равно None, возвращается недавно выделенный массив. Кортеж (возможен только в качестве ключевого аргумента) должен иметь длину, равную числу выходных значений.

wherearray_like, необязательно

Это условие транслируется по входу. В местах, где условие истинно, массив out будет установлен в результат ufunc. В противном случае, массив out сохранит своё исходное значение. Обратите внимание, что если массив out создается с помощью значения по умолчанию out=None, места в нем, где условие ложно, останутся неинициализированными.

**kwargs

Для других ключевых аргументов см. документацию ufunc.

Возвращает

yndarray

Произведение x1 и x2, поэлементное. 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 как сокращение для np.multiply над nd-массивами.

>>> 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.]])