numpy.ma.outerproduct

原文:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ma.outerproduct.html

译者:飞龙 UsyiyiCN

校对:(虚位以待)

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]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

innereinsum

笔记

屏蔽值由0替换。

参考文献

[R51]12: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)