Python NumPy cross方法用法及代碼示例

Numpy 的 cross(~) 方法計算兩個輸入數組的叉積。

參數

1. a | array-like

第一個輸入數組。

2. b | array-like

第二個輸入數組。

3. axisa | int | optional

用於計算數組 a 叉積的軸。僅當您處理多維數組(例如二維數組)時才需要考慮這一點。默認情況下，將使用最後一個軸。

4. axisb | int | optional

用於計算數組 b 叉積的軸。僅當您處理多維數組(例如二維數組)時才需要考慮這一點。默認情況下，將使用最後一個軸。

返回值

表示兩個輸入數組的叉積的 Numpy 數組。

例子

基本用法

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



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

size-two 數組的叉積

我們還可以計算大小為 2 的數組的叉積：

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



array(-2)

在這裏，我們計算了點積 (1*4)-(2*3)=-2 。

size-two 數組和 size-three 數組的叉積

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



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

這裏假設y為[4, 5, 0]，即z-component補0。

二維數組的叉積

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]])

為了方便您的觀看，這裏對 x 和 y 進行了美化：

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

我們在這裏所做的計算如下：

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

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Isshin Inada大神的英文原創作品 NumPy | cross method。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。