numpy.multiply

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

Элемент-поэлементное умножение аргументов.

Параметры:

x1, x2array_like

Вводные массивы, которые необходимо умножить. Если x1.shape != x2.shape, они должны быть совместимы для трансляции к общей форме (которая станет формой результата).

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

Расположение, в которое сохраняется результат. Если указано, оно должно иметь форму, к которой входные данные транслируются. Если не указано или равно None, возвращается вновь выделенный массив. Кортеж (возможен только в качестве ключевого аргумента) должен иметь длину, равную количеству выходов.

wherearray_like, необязательно

Это условие транслируется по входу. В позициях, где условие истинно, массив out будет установлен в результат ufunc. В противном случае, массив out сохранит своё первоначальное значение. Обратите внимание, что если неинициализированный массив out создаётся с помощью значения по умолчанию out=None, позиции в нём, где условие ложно, останутся неинициализированными.

**kwargs

Для других ключевых аргументов см. документацию ufunc.

Возвращаемое значение:

yndarray

Произведение x1 и x2, элемент за элементом. 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 использоваться как сокращение для np.multiply для ndarrays.

>>> 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.]])