也就是常说的elementwise,需要两个矩阵的大小一样(如果不考虑broadcast的话),multiply函数将两个矩阵相同位置的元素分别相乘,或者直接使用* import numpy as np a = np.array( [ [ 1,2 ], [ 3,4 ] ] ) b = np.array( [ [ 1,2 ], [ 3,4 ] ] ) c = np.multiply( a,b ) d = a * b...
numpy.multiply(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc'multiply'> Returns: y : ndarray x1 和 x2的element-wise乘积,保证x1和x2有相同的维数,或者进行broadcast之后两者有相同的维数 >>>np.multiply(2.0...
np.tile() 函数用于对数组进行重复reps次。np.tile()是以axis为最小单位(axis-wise)进行重复的 np.repeat() 函数用于对数组元素进行重复。 np.repeat()是以element为最小单位(element-wise)进行重复的 axis:指定沿着哪个轴进行repeat。不指定axis的情况下,会将输入的a数组进行flatten,然后在flatten后的数组上进行...
logical_not Compute truth value of not x element-wise (equivalent to ~arr). 二元通用函数 add Add corresponding elements in arrays subtract Subtract elements in second array from first array multiply Multiply array elements divide, floor_divide Divide or floor divide (truncating the remainder) power...
# Elementwise difference; both produce the array # [[-4.0 -4.0] # [-4.0 -4.0]] print(x - y) print(np.subtract(x, y)) # Elementwise product; both produce the array # [[ 5.0 12.0] # [21.0 32.0]] print(x * y) print(np.multiply(x, y)) ...
numpy.less_equal(x1, x2,args, kwargs)Return the truth value of (x1 =< x2) element-wise. numpy.isclose numpy.isclose(a, b, rtol=1.e-5, atol=1.e-8, equal_nan=False) * Returns a boolean array where two arrays are element-wise equal within a tolerance. ...
multiply() Return Value The multiply() function returns an array that contains the result of element-wise multiplication between the input arrays. Example 1: Multiply Two Arrays import numpy as np array1 = np.array([10, 20, 30]) array2 = np.array([2, 4, 6]) # perform element-wis...
np.multiply(a, b) Multiply arguments element-wise.逐元素相乘 参数:a,b: 数组类型 输出:ndarray 数组;a,b 逐元素相乘的结果;如果a和b都是标量,返回一个标量。 (1)标量:一个数,eg:6; 6.0; 666 a=1;b=2c=np.multiply(a,b)#c=2输出结果c为2 ...
可以使用*运算符或numpy.multiply()函数对两个数组进行逐元素的乘法操作: python # 使用*运算符进行逐元素乘法操作 prod_array = array1 * array2 print("Element-wise Product of Arrays:", prod_array) # 使用numpy.multiply()函数进行逐元素乘法操作 prod_array_func = np.multiply(array1, array2) print...
multiply运算 函数原型是 numpy.multiply(x1,x2,/,out=None,*,where=True,casting='same_kind',order='K',dtype=None,subok=True[,signature,extobj])=<ufunc'multiply'> Returns: y : ndarray x1 和 x2的element-wise乘积,保证x1和x2有相同的维数,或者进行broadcast之后两者有相同的维数 ...