[NumPy] 배열 간 곱셈 수행하기: np.multiply() 사용 및 설명

소개

  np.multiply(x1, x2, out=None, where=True)는 두 배열의 요소별 곱셈을 수행하는 함수로, 입력된 두 배열의 대응하는 요소를 곱하여 새로운 배열을 반환합니다. 이 함수는 벡터화된 연산을 통해 빠르고 효율적인 계산을 가능하게 하며, 수학적 연산, 데이터 분석, 과학적 시뮬레이션 등의 작업에서 자주 사용됩니다.

 

기본 사용법

import numpy as np

# 두 개의 1차원 배열 생성
array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])

# 두 배열 요소 간 곱셈
multiplied_array = np.multiply(array1, array2)

print("배열 곱셈 결과:\n", multiplied_array)

상세 설명

• x1, x2: 곱셈을 수행할 두 배열입니다. 예시 코드에서 array1이 x1, array2가 **x2**에 해당합니다. 두 배열의 크기는 같아야 하며, 각 요소를 대응시켜 곱셈이 수행됩니다.
  
  • 예시: np.multiply(array1, array2)는 [1, 2, 3]과 [4, 5, 6]의 각 요소를 곱하여 [4, 10, 18]을 반환합니다.
• out (선택사항): 결과를 저장할 배열을 지정할 수 있습니다. 이 배열은 입력 배열과 동일한 크기를 가져야 하며, 메모리 절약을 위해 유용합니다.
  
  • 예시: np.multiply(array1, array2, out=result_array)는 결과를 result_array에 저장합니다.
• where (선택사항): 조건에 따라 곱셈을 수행할지 결정합니다. 기본값은 모든 요소에 곱셈을 수행하지만, 특정 조건에서만 연산을 제한할 수 있습니다.
  
  • 예시: np.multiply(array1, array2, where=array1 > 1)는 array1의 값이 1보다 큰 위치에서만 곱셈을 수행합니다.
• 활용
  
  • 벡터 및 행렬 연산: 벡터나 행렬 간의 요소별 곱셈을 처리할 때 사용되며, 물리적 시뮬레이션, 수학적 모델링, 머신러닝 등의 작업에서 유용합니다.
  • 데이터 분석 및 처리: 데이터셋의 값을 비교하거나 계산할 때 빠르게 곱셈을 수행할 수 있어 다양한 과학적 계산 작업에 유리합니다.

 

라이센스

  NumPy는 BSD-3-Clause 라이센스를 따릅니다. 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있으며 상업적 목적으로도 사용할 수 있습니다. 라이센스와 저작권 정보는 NumPy의 공식 GitHub 리포지토리에서 확인할 수 있습니다.

 

관련 내용

  [NumPy] 배열 간 거듭제곱 계산하기: np.power() 사용 및 설명

  [NumPy] 배열 간 내적 및 행렬 곱셈: np.dot() 사용 및 설명

  [NumPy] 배열 간 나눗셈 수행하기: np.divide() 사용 및 설명

  [NumPy] 배열 간 곱셈 수행하기: np.multiply() 사용 및 설명

  [NumPy] 배열 간 뺄셈하기: np.subtract() 사용 및 설명

  [NumPy] 배열 간 덧셈하기: np.add() 사용 및 설명