Numpy，用标量乘以数组

Question

有没有可能使用ufuncshttps://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/ufuncs.html将函数映射到数组（1D和/或2D）和标量？
如果不能，我应该怎么做才能实现这个目的呢？
例如：

a_1 = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
a_2 = np.array([[1., 2.], [3., 4.]])
b = 2.0  

预期结果：

a_1 * b = array([2.0, 4.0, 6.0]);  
a_2 * b = array([[2., 4.], [6., 8.]])

如果与问题相关，我正在使用Python 2.7。

- ktv6

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你使用了 numpy 标签，但是你正在使用列表。请使用 numpy 数组，它会正常工作。 - user2261062

只需将其转换为np.arrays: np.array(a_1)*b和np.array(a_2)*b。 - sacuL

如果嵌套列表不是不规则的（如你的例子），它也应该适用于嵌套列表。 - sacuL

Answer 1

你可以用标量乘以NumPy数组，它会直接运算。

>>> import numpy as np
>>> np.array([1, 2, 3]) * 2
array([2, 4, 6])
>>> np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) * 2
array([[ 2,  4,  6],
       [ 8, 10, 12]])

这也是一个非常快速和高效的操作。以您的示例为例：

>>> a_1 = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
>>> a_2 = np.array([[1., 2.], [3., 4.]])
>>> b = 2.0
>>> a_1 * b
array([2., 4., 6.])
>>> a_2 * b
array([[2., 4.],
       [6., 8.]])

- iz_

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这适用于任何ufunc吗？ - ktv6

我不确定你的意思，但是这个链接可能会有所帮助。 - iz_

Answer 2

使用.multiply()（ufunc multiply）函数

a_1 = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
a_2 = np.array([[1., 2.], [3., 4.]])
b = 2.0 

np.multiply(a_1,b)
# array([2., 4., 6.])
np.multiply(a_2,b)
# array([[2., 4.],[6., 8.]])

- Srce Cde