Python NumPy cross方法用法及代码示例

Numpy 的 cross(~) 方法计算两个输入数组的叉积。

参数

1. a | array-like

第一个输入数组。

2. b | array-like

第二个输入数组。

3. axisa | int | optional

用于计算数组 a 叉积的轴。仅当您处理多维数组(例如二维数组)时才需要考虑这一点。默认情况下，将使用最后一个轴。

4. axisb | int | optional

用于计算数组 b 叉积的轴。仅当您处理多维数组(例如二维数组)时才需要考虑这一点。默认情况下，将使用最后一个轴。

返回值

表示两个输入数组的叉积的 Numpy 数组。

例子

基本用法

x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]
np.cross(x, y)



array([-3,  6, -3])

size-two 数组的叉积

我们还可以计算大小为 2 的数组的叉积：

x = [1, 2]
y = [3, 4]
np.cross(x,y)



array(-2)

在这里，我们计算了点积 (1*4)-(2*3)=-2 。

size-two 数组和 size-three 数组的叉积

x = [1, 2, 3]
y = [4, 5]
np.cross(x,y)



array([-15,  12,  -3])

这里假设y为[4, 5, 0]，即z-component补0。

二维数组的叉积

x = [[1,2,3], [4,5,6]]
y = [[5,6], [7,8], [9,10]]
np.cross(x, y, axisa=1, axisb=0)   # axis=1 <- row wise, axis=0 <- column-wise



array([[-3,  6, -3],
       [ 2, -4,  2]])

为了方便您的观看，这里对 x 和 y 进行了美化：

x = [[1, 2, 3],     y = [[5, 6]
     [4, 5, 6]]          [7, 8]
                         [9, 10]]

我们在这里所做的计算如下：

np.cross([1,2,3], [5,7,9])      # [-3, 6, -3]
np.cross([4,5,6], [6,8,10])     # [ 2, -4, 2]

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自Isshin Inada大神的英文原创作品 NumPy | cross method。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。