numpy.cross
numpy.cross(a, b, axisa=-1, axisb=-1, axisc=-1, axis=None) [source]
返回两个(数组)向量的叉积。
a和b 的叉积
参数: | a :array_like 第一个向量的成分。 b :array_like 第二个向量的成分。 axisa : 定义向量的a轴。默认情况下,最后一个轴。 axisb : 定义向量的b轴。默认情况下,最后一个轴。 axisc : 包含叉积向量的c轴。 如果两个输入向量的维数均为2, 则将其忽略, 因为返回值为标量。默认情况下,最后一个轴。 axis : 如果定义,则定义矢量和叉积的a,b和c轴。 覆盖 |
返回值: | c : 矢量交叉乘积。 |
Raises: | ValueError 当a and/or b中的向量的维数不等于2或3。 |
Notes
1.9.0版中的新功能。
支持完整的输入广播。
例子
矢量叉积
>>> x = [1, 2, 3]
>>> y = [4, 5, 6]
>>> np.cross(x, y)
array([-3, 6, -3])
一个向量的尺寸为2
>>> x = [1, 2]
>>> y = [4, 5, 6]
>>> np.cross(x, y)
array([12, -6, -3])
等效地:
>>> x = [1, 2, 0]
>>> y = [4, 5, 6]
>>> np.cross(x, y)
array([12, -6, -3])
两个向量的尺寸均为2
>>> x = [1,2]
>>> y = [4,5]
>>> np.cross(x, y)
array(-3)
多个向量叉积。注意,叉积向量的方向由右手法则定义
>>> x = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
>>> y = np.array([[4,5,6], [1,2,3]])
>>> np.cross(x, y)
array([[-3, 6, -3],
[ 3, -6, 3]])
可以使用axisc关键字更改c的方向
>>> np.cross(x, y, axisc=0)
array([[-3, 3],
[ 6, -6],
[-3, 3]])
使用axisa和axisb更改x和y的向量定义
>>> x = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7, 8, 9]])
>>> y = np.array([[7, 8, 9], [4,5,6], [1,2,3]])
>>> np.cross(x, y)
array([[ -6, 12, -6],
[ 0, 0, 0],
[ 6, -12, 6]])
>>> np.cross(x, y, axisa=0, axisb=0)
array([[-24, 48, -24],
[-30, 60, -30],
[-36, 72, -36]])