numpy.outer
-
numpy.outer(a, b, out=None)[source] -
Вычисление внешнего произведения двух векторов.
Для двух векторов
a = [a0, a1, ..., aM]иb = [b0, b1, ..., bN], внешнее произведение [1] определяется как:[[a0*b0 a0*b1 ... a0*bN ] [a1*b0 . [ ... . [aM*b0 aM*bN ]]
- Параметры
-
-
a(M,) array_like -
Первый входной вектор. Вход сжимается, если он не одномерный.
-
b(N,) array_like -
Второй входной вектор. Вход сжимается, если он не одномерный.
-
out(M, N) ndarray, optional -
Место хранения результата.
Добавлена в версии 1.9.0.
-
- Возвращает
-
-
out(M, N) ndarray -
out[i, j] = a[i] * b[j]
-
См. также
-
einsum -
Эквивалентная операция.
-
ufunc.outer -
Обобщение на N-мерный случай и другие операции.
np.multiply.outer(a.ravel(), b.ravel())- эквивалентная операция.
Ссылки
-
1 -
: G. H. Golub and C. F. Van Loan, Matrix Computations, 3rd ed., Baltimore, MD, Johns Hopkins University Press, 1996, стр. 8.
Примеры
Создание (очень грубой) сетки для вычисления множества Мандельброта:
>>> 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]])Пример с использованием “вектора” букв:
>>> 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)
© 2005–2020 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://numpy.org/doc/1.18/reference/generated/numpy.outer.html