Python Numpy，带标量的乘法数组

是否可以使用ufuncs
为了将函数映射到数组（1D和/或2D）和标量
如果不是，我将如何实现这一目标？
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.]])

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如果Python2.7与某个问题相关，我会使用它。

你可以用标量乘以numpy数组，它就能正常工作

>>> 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。以你的例子：

>>> 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.]])

使用（ufunc乘法）

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您使用了标记

numpy

，但您使用的是列表。使用numpy数组，它会工作只要转换成

np.array

：

np.array（a_1）*b

和

np.array（a_2）*b

它应该也适用于嵌套列表，如果它们不是锯齿状的（如您的示例中），这对任何ufunc都有效吗？我不确定您的意思，但可能会有所帮助。

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.]])