numpy.multiply() en Python

numpy.multiply()La función se usa cuando queremos calcular la multiplicación de dos arrays. Devuelve el producto de arr1 y arr2, por elementos.

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

Parámetros:
arr1: [array_like o scalar]1st Input array.
arr2: [array_like o scalar]2nd Input array.
dtype: el tipo de la array devuelta. De forma predeterminada, se utiliza el tipo de arr.
out: [ndarray, opcional] Una ubicación en la que se almacena el resultado.
  -> Si se proporciona, debe tener una forma a la que se transmitan las entradas.
  -> Si no se proporciona o Ninguno, se devuelve una array recién asignada.
donde: [array_like, opcional] Los valores de True indican que se calcule el ufunc en esa posición, los valores de False indican que se debe dejar el valor solo en la salida.
**kwargs:Permite pasar la longitud variable de la palabra clave del argumento a una función. Se usa cuando queremos manejar un argumento con nombre en una función.

Devuelve: [ndarray o escalar] El producto de arr1 y arr2, por elementos.

Ejemplo 1 :

# Python program explaining
# numpy.multiply() function
  
import numpy as geek
in_num1 = 4
in_num2 = 6
  
print ("1st Input  number : ", in_num1)
print ("2nd Input  number : ", in_num2)
    
out_num = geek.multiply(in_num1, in_num2) 
print ("output number : ", out_num) 

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

Ejemplo n.º 2:
el siguiente código también se conoce como el producto de Hadamard, que no es más que el producto de elementos de las dos arrays. Es el producto más utilizado por aquellos interesados ​​en Machine Learning o estadísticas.

# Python program explaining
# numpy.multiply() function
  
import numpy as geek
  
in_arr1 = geek.array([[2, -7, 5], [-6, 2, 0]])
in_arr2 = geek.array([[0, -7, 8], [5, -2, 9]])
   
print ("1st Input array : ", in_arr1)
print ("2nd Input array : ", in_arr2)
   
    
out_arr = geek.multiply(in_arr1, in_arr2) 
print ("Resultant output array: ", out_arr) 

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]]

Otra forma de encontrar lo mismo es

import numpy as geek
in_arr1=geek.matrix([[2, -7, 5], [-6, 2, 0]])
in_arr2 = geek.matrix([[0, -7, 8], [5, -2, 9]])
    
print ("1st Input array : ", in_arr1)
print ("2nd Input array : ", in_arr2)
   
out_arr=geek.array(in_arr1)*geek.array(in_arr2)
print ("Resultant output array: ", out_arr)

Producción :

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]]