用法:
dask.array.multiply(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'multiply'>
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逐个元素地乘以参数。
- x1, x2:array_like
要相乘的输入数组。如果
x1.shape != x2.shape
,它们必须可以广播到一个公共形状(成为输出的形状)。- out:ndarray,None,或 ndarray 和 None 的元组,可选
存储结果的位置。如果提供,它必须具有输入广播到的形状。如果未提供或 None,则返回一个新分配的数组。元组(只能作为关键字参数)的长度必须等于输出的数量。
- where:数组,可选
此条件通过输入广播。在条件为 True 的位置,
out
数组将设置为 ufunc 结果。在其他地方,out
数组将保留其原始值。请注意,如果通过默认out=None
创建未初始化的out
数组,则其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。- **kwargs:
对于其他仅关键字参数,请参阅 ufunc 文档。
- y:ndarray
x1
和x2
的乘积,逐元素。如果x1
和x2
都是标量,则这是一个标量。
参数:
返回:
注意:
就数组广播而言,相当于
x1
*x2
。例子:
>>> 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.]])
*
运算符可用作 ndarray 上np.multiply
的简写。>>> 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.]])
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- Python dask.array.ma.masked_greater用法及代码示例
- Python dask.array.ma.fix_invalid用法及代码示例
- Python dask.array.mean用法及代码示例
- Python dask.array.max用法及代码示例
- Python dask.array.min用法及代码示例
- Python dask.array.ma.filled用法及代码示例
- Python dask.array.map_overlap用法及代码示例
- Python dask.array.maximum用法及代码示例
- Python dask.array.moveaxis用法及代码示例
- Python dask.array.ma.masked_equal用法及代码示例
- Python dask.array.minimum用法及代码示例
- Python dask.array.map_blocks用法及代码示例
- Python dask.array.ma.masked_less用法及代码示例
- Python dask.array.ma.masked_not_equal用法及代码示例
注:本文由纯净天空筛选整理自dask.org大神的英文原创作品 dask.array.multiply。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。