Pythonで2つの1次元配列の内積を取得します
2つの配列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
array()メソッドを使用して2つのnumpy1次元配列を作成する-
arr1 = np.array([5, 10, 15]) arr2 = np.array([20, 25, 30])
配列を表示する-
print("Array1...\n",arr1) print("\nArray2...\n",arr2)
両方のアレイの寸法を確認してください-
print("\nDimensions of Array1...\n",arr1.ndim) print("\nDimensions of Array2...\n",arr2.ndim)
両方のアレイの形状を確認してください-
print("\nShape of Array1...\n",arr1.shape) print("\nShape of Array2...\n",arr2.shape)
2つの配列の内積を取得するには、Pythonでnumpy.inner()メソッドを使用します-
print("\nResult (Inner Product)...\n",np.inner(arr1, arr2))
例
import numpy as np # Creating two numpy One-Dimensional array using the array() method arr1 = np.array([5, 10, 15]) arr2 = np.array([20, 25, 30]) # Display the arrays print("Array1...\n",arr1) print("\nArray2...\n",arr2) # Check the Dimensions of both the arrays print("\nDimensions of Array1...\n",arr1.ndim) print("\nDimensions of Array2...\n",arr2.ndim) # Check the Shape of both the arrays print("\nShape of Array1...\n",arr1.shape) print("\nShape of Array2...\n",arr2.shape) # To get the Inner product of two arrays, use the numpy.inner() method in Python # Ordinary inner product of vectors for 1-D arrays, in higher dimensions a sum product over the last axes. print("\nResult (Inner Product)...\n",np.inner(arr1, arr2))
出力
Array1... [ 5 10 15] Array2... [20 25 30] Dimensions of Array1... 1 Dimensions of Array2... 1 Shape of Array1... (3,) Shape of Array2... (3,) Result (Inner Product)... 800
-
Pythonで2つの(配列の)ベクトルの外積を返します
2つのベクトルの外積を計算するには、Python Numpyのnumpy.cross()メソッドを使用します。このメソッドは、ベクトル外積であるcを返します。最初のパラメーターは、最初のベクトルのコンポーネントであるaです。 2番目のパラメーターはbで、2番目のベクトルの成分です。 3番目のパラメーターはaxisaで、ベクトルを定義するaの軸です。デフォルトでは、最後の軸。 4番目のパラメーターはaxisbで、ベクトルを定義するbの軸です。デフォルトでは、最後の軸。 5番目のパラメーターはaxiscで、cの軸には外積ベクトルが含まれています。戻り値がスカラーであるため、両方の入力ベクトルの
-
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