两个向量的外积是向量 A 的每个元素与向量 B 的每个元素相乘得到的矩阵。向量 a 和 b 的外积为 a ⊗ b。以下是计算外积的数学公式。
a ⊗ b = [a[0] * b, a[1] * b, ..., a[m-1] * b]
哪里，
a, b 是向量。
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表示两个向量的逐元素乘法。
外积的输出是一个矩阵，其中i和j是矩阵的元素，其中第i行是通过将向量‘a’的第i个元素乘以向量‘b’的第i个元素得到的向量。
使用Numpy计算外积
在Numpy中，我们有一个名为outer()的函数，用于计算两个向量的外积。
语法
下面是outer()函数的语法 -
np.outer(array1, array2)
哪里，
外部是函数。
array1和array2是输入数组。
示例
在下面的示例中，我们尝试使用outer()函数计算两个numpy数组的外积 -
import numpy as np
a = np.array([34,23,90,34])
b = np.array([90,34,43,23])
print("The input arrays:",a,b)
outer_product = np.outer(a,b)
print("The Outer product of the given input arrays:",outer_product)
输出
The input arrays: [34 23 90 34] [90 34 43 23] The Outer product of the given input arrays: [[3060 1156 1462 782] [2070 782 989 529] [8100 3060 3870 2070] [3060 1156 1462 782]]
示例
让我们看另一个例子，其中我们使用outer()函数计算二维数组的外积 -
import numpy as np
a = np.array([[34,23],[90,34]])
b = np.array([[90,34],[43,23]])
print("The input arrays:",a,b)
outer_product = np.outer(a,b)
print("The Outer product of the given input arrays:",outer_product)
输出
以下是两个数组的外积的输出。
The input arrays: [[34 23] [90 34]] [[90 34] [43 23]] The Outer product of the given input arrays: [[3060 1156 1462 782] [2070 782 989 529] [8100 3060 3870 2070] [3060 1156 1462 782]]
示例
现在，让我们尝试计算 3D 数组的外积。
import numpy as np
a = np.array([[[34,23],[90,34]],[[12,5],[14,5]]])
b = np.array([[[90,34],[43,23]],[[1,22],[7,2]]])
print("The input arrays:",a,b)
outer_product = np.outer(a,b)
print("The Outer product of the given input arrays:",outer_product)
输出
The input arrays: [[[34 23] [90 34]] [[12 5] [14 5]]] [[[90 34] [43 23]] [[ 1 22] [ 7 2]]] The Outer product of the given input arrays: [[3060 1156 1462 782 34 748 238 68] [2070 782 989 529 23 506 161 46] [8100 3060 3870 2070 90 1980 630 180] [3060 1156 1462 782 34 748 238 68] [1080 408 516 276 12 264 84 24] [ 450 170 215 115 5 110 35 10] [1260 476 602 322 14 308 98 28] [ 450 170 215 115 5 110 35 10]]
