dask.array.multiply

dask.array.multiply¶

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

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Dask 版本可能存在一些不一致性。

逐元素相乘参数。

参数

x1, x2array_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共同的形状（这将成为输出的形状）。
出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。如果没有提供或为None，则返回一个新分配的数组。一个元组（只能作为关键字参数）的长度必须等于输出的数量。
哪里类似数组, 可选: 此条件通过输入进行广播。在条件为 True 的位置，out 数组将被设置为 ufunc 结果。在其他地方，out 数组将保留其原始值。请注意，如果通过默认的 out=None 创建了一个未初始化的 out 数组，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。

返回

yndarray: x1 和 x2 的逐元素乘积。如果 x1 和 x2 都是标量，则这是一个标量。

注释

在数组广播方面等同于 x1 * x2。

示例

>>> import numpy as np  
>>> 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.]])

* 运算符可以用作 ndarrays 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.]])

dask.array.moveaxis

dask.array.nanargmax