使用 Python 中的 NumPy 计算两个给定向量的外积
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两个向量的外积是将向量 A 中的每个元素与向量 B 中的每个元素相乘得到的矩阵。向量 a 和 b 的外积表示为 a ⊗ b。以下是计算外积的数学公式。
a ⊗ b = [a[0] * b, a[1] * b, ..., a[m-1] * b]
其中，
a, b为向量。
表示两个向量的元素乘法。
外积的输出是一个矩阵，其中i和j是矩阵的元素，第i行是向量"a"的第i个元素与向量"b"的第i个元素相乘得到的向量。
使用计算外积Numpy
在 Numpy 中，我们有一个名为 outer() 的函数用于计算两个向量的外积。
语法
以下是 outer() 函数的语法 –
np.outer(array1, array2)
其中，
Outer 是函数。
array1 和 array2 是输入数组。
示例
在下面的示例中，我们尝试使用 outer() 函数计算两个 numpy 数组的外积 –
import numpy as np
a = np.array([34,23,90,34])
b = np.array([90,34,43,23])
print("输入数组:",a,b)
outer_product = np.outer(a,b)
print("给定输入数组的外积:",outer_product)
输出
输入数组:[34 23 90 34] [90 34 43 23] 给定输入数组的外积:[[3060 1156 1462 782] [2070 782 989 529] [8100 3060 3870 2070] [3060 1156 1462 782]]
示例
让我们看另一个示例，其中我们使用 outer() 函数计算二维数组的外积 –
import numpy as np
a = np.array([[34,23],[90,34]])
b = np.array([[90,34],[43,23]])
print("The input arrays:",a,b)
outer_product = np.outer(a,b)
print("给定输入数组的外积:",outer_product)
输出
以下是两个数组外积的输出。
输入数组:[[34 23] [90 34]] [[90 34] [43 23]] 给定输入数组的外积:[[3060 1156 1462 782] [2070 782 989 529] [8100 3060 3870 2070] [3060 1156 1462 782]]
示例
现在，让我们尝试计算 3D 的外积数组。
import numpy as np
a = np.array([[[34,23],[90,34]],[[12,5],[14,5]]])
b = np.array([[[90,34],[43,23]],[[1,22],[7,2]]])
print("输入数组:",a,b)
outer_product = np.outer(a,b)
print("给定输入数组的外积:",outer_product)
输出
输入数组:[[[34 23] [90 34]] [[12 5] [14 5]]] [[[90 34] [43 23]] [[ 1 22] [ 7 2]]] 给定输入数组的外积: [[3060 1156 1462 782 34 748 238 68] [2070 782 989 529 23 506 161 46] [8100 3060 3870 2070 90 1980 630 180] [3060 1156 1462 782 34 748 238 68] [1080 408 516 276 12 264 84 24] [ 450 170 215 115 5 110 35 10] [1260 476 602 322 14 308 98 28] [ 450 170 215 115 5 110 35 10]]
