numpy.ma.outerproduct¶
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numpy.ma.
outerproduct
(a, b)[source]¶ 计算两个向量的外积。
给定两个向量
a = [a0, a1, / t5> aM]
和b = [b0, b1 , ..., bN]
,外部产品[R51][[a0*b0 a0*b1 ... a0*bN ] [a1*b0 . [ ... . [aM*b0 aM*bN ]]
参数: a:(M,)array_like
第一个输入向量。如果不是已经是1维的,则输入被展平。
b:(N,)array_like
第二个输入向量。如果不是已经是1维的,则输入被展平。
out:(M,N)ndarray,可选
存储结果的位置
版本1.9.0中的新功能。
返回: out:(M,N)ndarray
out [i, j] = a [i] * b [j]
也可以看看
inner
,einsum
笔记
屏蔽值由0替换。
参考文献
[R51] (1,2):GH Golub和CFvan Loan,Matrix Computations,3rd ed。,Baltimore, MD,Johns Hopkins University Press,1996,8. 例子
为计算Mandelbrot集制作一个(非常粗略)网格:
>>> rl = np.outer(np.ones((5,)), np.linspace(-2, 2, 5)) >>> rl array([[-2., -1., 0., 1., 2.], [-2., -1., 0., 1., 2.], [-2., -1., 0., 1., 2.], [-2., -1., 0., 1., 2.], [-2., -1., 0., 1., 2.]]) >>> im = np.outer(1j*np.linspace(2, -2, 5), np.ones((5,))) >>> im array([[ 0.+2.j, 0.+2.j, 0.+2.j, 0.+2.j, 0.+2.j], [ 0.+1.j, 0.+1.j, 0.+1.j, 0.+1.j, 0.+1.j], [ 0.+0.j, 0.+0.j, 0.+0.j, 0.+0.j, 0.+0.j], [ 0.-1.j, 0.-1.j, 0.-1.j, 0.-1.j, 0.-1.j], [ 0.-2.j, 0.-2.j, 0.-2.j, 0.-2.j, 0.-2.j]]) >>> grid = rl + im >>> grid array([[-2.+2.j, -1.+2.j, 0.+2.j, 1.+2.j, 2.+2.j], [-2.+1.j, -1.+1.j, 0.+1.j, 1.+1.j, 2.+1.j], [-2.+0.j, -1.+0.j, 0.+0.j, 1.+0.j, 2.+0.j], [-2.-1.j, -1.-1.j, 0.-1.j, 1.-1.j, 2.-1.j], [-2.-2.j, -1.-2.j, 0.-2.j, 1.-2.j, 2.-2.j]])
使用字母“矢量”的示例:
>>> x = np.array(['a', 'b', 'c'], dtype=object) >>> np.outer(x, [1, 2, 3]) array([[a, aa, aaa], [b, bb, bbb], [c, cc, ccc]], dtype=object)