numpy.ma.outer
- ma.outer(a, b)[source]
-
Вычислить внешнее произведение двух векторов.
Для двух векторов
a = [a0, a1, ..., aM]иb = [b0, b1, ..., bN], внешнее произведение [1] равно:[[a0*b0 a0*b1 ... a0*bN ] [a1*b0 . [ ... . [aM*b0 aM*bN ]]
- Parameters
-
- a(M,) array_like
-
Первый входной вектор. Вход преобразуется в одномерный вид, если он таковым не является.
- b(N,) array_like
-
Второй входной вектор. Вход преобразуется в одномерный вид, если он таковым не является.
- out(M, N) ndarray, optional
-
Место для хранения результата
New in version 1.9.0.
- Returns
-
- out(M, N) ndarray
-
out[i, j] = a[i] * b[j]
См. также
innereinsum-
einsum('i,j->ij', a.ravel(), b.ravel())эквивалентно. ufunc.outer-
Обобщение на размерности, отличные от 1D, и другие операции.
np.multiply.outer(a.ravel(), b.ravel())эквивалентно. tensordot-
np.tensordot(a.ravel(), b.ravel(), axes=((), ()))эквивалентно.
Примечания
Маскированные значения заменяются нулем.
Ссылки
- 1
-
: G. H. Golub and C. F. Van Loan, Matrix Computations, 3rd ed., Baltimore, MD, Johns Hopkins University Press, 1996, pg. 8.
Примеры
Создание (очень грубого) 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)
© 2005–2022 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://numpy.org/doc/1.21/reference/generated/numpy.ma.outer.html