Python 将二维数组中的每个值乘以另一个二维数组中的相应值

正如标题所示，我正在尝试将2d数组中的每个值乘以另一个2d数组中的相应值。我可以做到这一点，并为此编写了以下代码。但是，我的问题是，每个2d数组包含1000个数组，其中包含15289个数字，这需要花费太长的时间。我必须这样做三次，因为我有三个这样的2d阵列。目前，执行所有这些操作需要一分钟（运行以下代码大约需要20秒）。这太长了，因为我有100组数据要在整个脚本中运行，每个脚本包含3批这样的2d数组。如果我能把这个时间缩短20秒，那么从长远来看，我会节省很多时间，因为其他一切都会顺利进行

e_data = [[i*j for i,j in y] for y in np.dstack((e_data,sens_function))]    

---

e_数据

是我的射电通量值（对于任何射电天文学家而言），而

sens_函数

是乘法中的另一个数组（这将使我的

e_数据

达到我需要的单位）。任何帮助或建议都将不胜感激

我认为使用嵌套的

for

循环和

dstack

过于复杂了。您只需使用

*

（乘法）运算符即可。对于2d数组，它将执行元素相乘。请参见以下示例：

e_data = np.arange(9).reshape(3,3)
print (arr1)
# [[0 1 2]
# [3 4 5]
# [6 7 8]]

sens_function = np.arange(9).reshape(3,3)
print (arr2)
# [[0 1 2]
#  [3 4 5]
# [6 7 8]]

result = e_data*sens_function
print (result)

# [[ 0  1  4]
# [ 9 16 25]
# [36 49 64]]

你正在表演：

e_data=np.multiply（e_data，sens_函数）

为什么要投否决票？是怨恨还是反馈？我相信用

*

将两个数组相乘是最简单的答案。