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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))

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.]]

  1. 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

  2. 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