Hướng dẫn how do you multiply an array in python? - làm thế nào để bạn nhân một mảng trong python?

Xem thảo luận

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

  • Đọc
  • Bàn luận
  • Xem thảo luận

    Cải thiện bài viết

    Lưu bài viết

    Đọc function is used when we want to compute the multiplication of two array. It returns the product of arr1 and arr2, element-wise.

    Bàn luận numpy.multiply(arr1, arr2, /, out=None, *, where=True, casting=’same_kind’, order=’K’, dtype=None, subok=True[, signature, extobj], ufunc ‘multiply’)

    Hàm numpy.multiply() được sử dụng khi chúng ta muốn tính toán phép nhân của hai mảng. Nó trả về sản phẩm của ARR1 và ARR2, phần tử khôn ngoan.
    arr1: [array_like or scalar]1st Input array.
    arr2: [array_like or scalar]2nd Input array.
    dtype: The type of the returned array. By default, the dtype of arr is used.
    out: [ndarray, optional] A location into which the result is stored.
      -> If provided, it must have a shape that the inputs broadcast to.
      -> If not provided or None, a freshly-allocated array is returned.
    where: [array_like, optional] Values of True indicate to calculate the ufunc at that position, values of False indicate to leave the value in the output alone.
    **kwargs: Allows to pass keyword variable length of argument to a function. Used when we want to handle named argument in a function.

    Cú pháp: numpy.multiply (ARR1, ARR2, /, OUT = Không, *, trong đó = true, casting = 'giống nhau_kind', order = 'k', dtype = none, subok = true [ nhân') [ndarray or scalar] The product of arr1 and arr2, element-wise.

    Tham số: ARR1: [Array_Lhe hoặc Scalar] Mảng đầu vào đầu tiên.Arr2: [Array_Lhe hoặc Scalar] Mảng đầu vào thứ 2.DTYPE: Loại của mảng được trả về. Theo mặc định, DTYPE của ARR được sử dụng. -> Nếu không được cung cấp hoặc không có, một mảng mới được phân bổ được trả về. Ở đâu: [Array_Like, Tùy chọn] Các giá trị của True cho biết để tính toán UFUNC ở vị trí đó, các giá trị của sai chỉ ra giá trị trong đầu ra. ** KWARGS: Cho phép chuyển độ dài biến từ khóa của đối số cho một hàm. Được sử dụng khi chúng tôi muốn xử lý đối số được đặt tên trong một hàm.

    Trả về: [Ndarray hoặc Scalar] Sản phẩm của ARR1 và ARR2, phần tử khôn ngoan.

    Ví dụ 1 :

    import numpy as geek

    in_num1 = 4

    in_num2 =

    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]]
    
    1

    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]]
    
    2
    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]]
    
    3
    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]]
    
    4
    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]]
    
    5

    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]]
    
    2
    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]]
    
    3
    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]]
    
    8
    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]]
    
    9

    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]]
    
    0____7
    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]]
    
    2

    1st Input number :  4
    2nd Input number :  6
    output number :  24
    

    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]]
    
    2
    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]]
    
    3
    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]]
    
    5
    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]]
    
    6

    The following code is also known as the Hadamard product which is nothing but the element-wise-product of the two matrices. It is the most commonly used product for those who are interested in Machine Learning or statistics.

    Trả về: [Ndarray hoặc Scalar] Sản phẩm của ARR1 và ARR2, phần tử khôn ngoan.

    Ví dụ 1 :

    import numpy as geek

    in_num1 = 4

    in_num2 =

    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]]
    
    1

    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]]
    
    2
    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]]
    
    3
    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]]
    
    4
    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]]
    
    5

    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]]
    
    2
    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]]
    
    3
    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]]
    
    8
    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]]
    
    9

    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]]
    
    0____7
    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]]
    
    2

    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]]
    

    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]]
    
    2
    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]]
    
    3
    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]]
    
    5
    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]]
    
    6

    Trả về: [Ndarray hoặc Scalar] Sản phẩm của ARR1 và ARR2, phần tử khôn ngoan.

    40=42numpy.multiply()2numpy.multiply()3numpy.multiply()4numpy.multiply()5numpy.multiply()3numpy.multiply()7numpy.multiply()8numpy.multiply()4

    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]]
    
    1numpy.multiply()3numpy.multiply()2numpy.multiply()3import4import5

    Ví dụ 1 :

    in_num1 = 4

    in_num2 =

    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]]
    
    1

    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]]
    
    22=
    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]]
    
    24
    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]]
    
    25
    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]]
    
    26

    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]]
    
    2
    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]]
    
    3
    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]]
    
    4
    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]]
    
    5

    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]]
    
    0____7
    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]]
    
    2

    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]]
    

    Làm cách nào để nhân một mảng trong numpy?

    Có ba cách chính để thực hiện phép nhân ma trận numpy:..
    DOT (mảng A, mảng B): Trả về sản phẩm vô hướng hoặc dấu chấm của hai mảng ..
    Matmul (Array A, Array B): Trả về sản phẩm ma trận của hai mảng ..
    Nhân (mảng A, mảng B): Trả về phép nhân ma trận phần tử của hai mảng ..

    Làm thế nào để bạn nhân một phạm vi trong Python?

    Sử dụng phương thức Math.Prod () để nhân tất cả các số trong một phạm vi, ví dụ:môn Toán.Prod (phạm vi (1, 5)). prod() method to multiply all of the numbers in a range, e.g. math. prod(range(1, 5)) .

    Làm thế nào để bạn nhân một mảng với một vô hướng trong Python?

    Để nhân mảng với vô hướng trong python, bạn có thể sử dụng phương thức np.multiply ().use np. multiply() method.

    Làm thế nào để bạn nhân trong Python Python?

    Trong Python, để nhân số, chúng ta sẽ sử dụng ký tự dấu hoa thị * * để nhân số.Sau khi viết mã trên (cách nhân số trong python), các số bạn sẽ in số Số thì đầu ra sẽ xuất hiện dưới dạng sản phẩm của mình là: 60.Ở đây, ký tự dấu hoa thị được sử dụng để nhân số.use the asterisk character ” * ” to multiply number. After writing the above code (how to multiply numbers in Python), Ones you will print “ number ” then the output will appear as a “ The product is: 60 ”. Here, the asterisk character is used to multiply the number.

    Chúng ta có thể nhân danh sách 2 trong Python không?

    Nhân hai danh sách sử dụng cho vòng lặp qua cho vòng lặp, chúng ta có thể lặp lại trong danh sách.Tương tự, với mỗi lần lặp, chúng ta có thể nhân các yếu tố từ cả hai danh sách.Đối với mục đích này, chúng ta có thể sử dụng chức năng zip.Hàm zip () trong Python có thể kết hợp nội dung từ 2 hoặc nhiều vòng lặp. Through for loop, we can iterate through the list. Similarly, with every iteration, we can multiply the elements from both lists. For this purpose, we can use Zip Function. The zip() function in python can combine the contents of 2 or more iterables.