使用 Python 中的 NumPy 计算两个给定向量的外积
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在 Python 中，我们可以使用 NumPy 包的 outer() 函数来求两个矩阵的外积。
语法: numpy.outer(a，b，out =无)
参数:
a:【array _ like】第一个输入向量。如果输入还不是一维的，则将其展平。
b:【array _ like】第二个输入向量。如果输入还不是一维的，则将其展平。
out:【n 数组，可选】存储结果的位置。
返回:【ndarray】返回两个向量的外积。out[i，j] = a[i] * b[j]
例 1: 一维数组的外积
Python 3
# Importing library
import numpy as np
# Creating two 1-D arrays
array1 = np.array([6,2])
array2 = np.array([2,5])
print("Original 1-D arrays:")
print(array1)
print(array2)
# Output
print("Outer Product of the two array is:")
result = np.outer(array1, array2)
print(result)
输出:
Original 1-D arrays:
[6 2]
[2 5]
Outer Product of the two array is:
[[12 30]
[ 4 10]]
例 2:2 x2 矩阵的外积
Python 3
# Importing library
import numpy as np
# Creating two 2-D matrix
matrix1 = np.array([[1, 3], [2, 6]])
matrix2 = np.array([[0, 1], [1, 9]])
print("Original 2-D matrix:")
print(matrix1)
print(matrix2)
# Output
print("Outer Product of the two matrix is:")
result = np.outer(matrix1, matrix2)
print(result)
输出:
Original 2-D matrix:
[[1 3]
[2 6]]
[[0 1]
[1 9]]
Outer Product of the two matrix is:
[[ 0 1 1 9]
[ 0 3 3 27]
[ 0 2 2 18]
[ 0 6 6 54]]
例 3:3x 3 矩阵的外积
Python 3
# Importing library
import numpy as np
# Creating two 3-D matrix
matrix1 = np.array([[2, 8, 2], [3, 4, 8], [0, 2, 1]])
matrix2 = np.array([[2, 1, 1], [0, 1, 0], [2, 3, 0]])
print("Original 3-D matrix:")
print(matrix1)
print(matrix2)
# Output
print("Outer Product of the two matrix is:")
result = np.outer(matrix1, matrix2)
print(result)
输出:
Original 3-D matrix:
[[2 8 2]
[3 4 8]
[0 2 1]]
[[2 1 1]
[0 1 0]
[2 3 0]]
Outer Product of the two matrix is:
[[ 4 2 2 0 2 0 4 6 0]
[16 8 8 0 8 0 16 24 0]
[ 4 2 2 0 2 0 4 6 0]
[ 6 3 3 0 3 0 6 9 0]
[ 8 4 4 0 4 0 8 12 0]
[16 8 8 0 8 0 16 24 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
[ 4 2 2 0 2 0 4 6 0]
[ 2 1 1 0 1 0 2 3 0]]
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