Pythonで配列とスカラーの外積を取得します
配列とスカラーの外積を取得するには、Pythonでnumpy.outer()メソッドを使用します。 1番目のパラメーターaは、最初の入力ベクトルです。まだ1次元でない場合、入力はフラット化されます。 2番目のパラメーターbは、2番目の入力ベクトルです。まだ1次元でない場合、入力はフラット化されます。 3番目のパラメータoutは、結果が保存される場所です。
2つのベクトルa=[a0、a1、...、aM]とb =[b0、b1、...、bN]が与えられた場合、外積は-
です。[[a0*b0 a0*b1 ... a0*bN ] [a1*b0 . [ ... . [aM*b0 aM*bN ]]
ステップ
まず、必要なライブラリをインポートします-
import numpy as np
numpy.eye()を使用して配列を作成します。このメソッドは、対角線上に1があり、他の場所に0がある2次元配列を返します-
arr = np.eye(2)
valはスカラーです-
val = 2
配列を表示する-
print("Array...\n",arr)
データ型を確認してください-
print("\nDatatype of Array...\n",arr.dtype)
寸法を確認してください-
print("\nDimensions of Array...\n",arr.ndim)
形を確認してください-
print("\nShape of Array...\n",arr.shape)
配列とスカラーの外積を取得するには、Pythonでnumpy.outer()メソッドを使用します-
print("\nResult (Outer Product)...\n",np.outer(arr, val))
例
import numpy as np # Create an array using numpy.eye(). This method returns a 2-D array with ones on the diagonal and zeros elsewhere. arr = np.eye(2) # The val is the scalar val = 2 # Display the array print("Array...\n",arr) # Check the datatype print("\nDatatype of Array...\n",arr.dtype) # Check the Dimensions print("\nDimensions of Array...\n",arr.ndim) # Check the Shape print("\nShape of Array...\n",arr.shape) # To get the Outer product of an array and a scalar, use the numpy.outer() method in Python print("\nResult (Outer Product)...\n",np.outer(arr, val))
出力
Array... [[1. 0.] [0. 1.]] Datatype of Array... float64 Dimensions of Array... 2 Shape of Array... (2, 2) Result (Outer Product)... [[2.] [0.] [0.] [2.]]
-
Pythonで配列とスカラーの内積を取得します
配列とスカラーの内積を取得するには、Pythonでnumpy.inner()メソッドを使用します。 1次元配列のベクトルの通常の内積。高次元では、最後の軸の合計積。パラメータは1とb、2つのベクトルです。 aとbが非スカラーの場合、それらの最後の寸法は一致する必要があります。 ステップ まず、必要なライブラリをインポートします- import numpy as np numpy.eye()を使用して配列を作成します。このメソッドは、対角線上に1があり、他の場所に0がある2次元配列を返します- arr = np.eye(5) valはスカラーです- val = 2 データ型を確認してくだ
-
Pythonで4Dおよび3D次元の配列のクロネッカー積を入手する
4Dと3Dの次元配列のクロネッカー積を取得するには、Python Numpyのnumpy.kron()メソッドを使用します。最初の配列によってスケーリングされた2番目の配列のブロックで構成される複合配列であるクロネッカー積を計算します この関数は、aとbの次元数が同じであると想定し、必要に応じて最小の次元の前に1を追加します。 a.shape =(r0、r1、..、rN)およびb.shape =(s0、s1、...、sN)の場合、クロネッカー積は形状(r0 * s0、r1 * s1、...、 rN * SN)。要素は、aとbの要素の積であり、-によって明示的に編成されています。 kron(a