numpy中outer函数的用法
时间: 2023-10-02 19:05:35 浏览: 64
numpy中的outer函数用于计算两个向量的外积(outer product),即将两个向量的每个元素进行相乘,得到一个矩阵。具体用法如下:
```python
numpy.outer(a, b, out=None)
```
其中,a和b是两个一维数组,out是可选参数,用于指定输出结果的存储位置。如果不指定out参数,则返回一个新的数组作为输出。
示例代码:
``` python
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.outer(a, b)
print(c)
```
输出结果为:
```
[[ 4 5 6]
[ 8 10 12]
[12 15 18]]
```
其中,矩阵c的第一行表示a的第一个元素与b的所有元素相乘的结果,第二行表示a的第二个元素与b的所有元素相乘的结果,以此类推。
相关问题
python中Cylinder函数如何使用
在 Python 中,Cylinder 函数一般是通过第三方库进行实现的,比如 `matplotlib` 库中的 `mpl_toolkits.mplot3d` 模块。该模块提供了一个 `Axes3D` 类,可以方便地绘制 3D 图形,其中包括绘制圆柱体的功能。
下面是一个使用 `mpl_toolkits.mplot3d` 绘制圆柱体的例子:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
# 创建一个 3D 图形对象
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# 定义圆柱体的参数
r = 1 # 圆柱体半径
h = 2 # 圆柱体高度
resolution = 100 # 圆柱体侧面的分辨率
# 生成圆柱体侧面的坐标点
theta = np.linspace(0, 2*np.pi, resolution)
x = r * np.cos(theta)
y = r * np.sin(theta)
z = np.linspace(0, h, resolution)
# 绘制圆柱体侧面
ax.plot_surface(np.outer(x, np.ones_like(z)),
np.outer(y, np.ones_like(z)),
np.outer(np.ones_like(theta), z),
color='b')
# 绘制圆柱体两端的圆面
ax.plot_surface(np.outer(x, np.ones(2)),
np.outer(y, np.ones(2)),
np.outer(np.ones_like(theta), [0, h]),
color='b')
# 设置坐标轴标签和范围
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
ax.set_xlim([-1.5, 1.5])
ax.set_ylim([-1.5, 1.5])
ax.set_zlim([0, 2.5])
# 显示图形
plt.show()
```
在这个例子中,我们使用 `mpl_toolkits.mplot3d` 模块绘制了一个圆柱体。首先,我们创建了一个 3D 图形对象,并生成了圆柱体侧面的坐标点,然后使用 `plot_surface` 方法绘制了圆柱体侧面和两端的圆面。最后,我们设置了坐标轴的标签和范围,并调用 `show` 方法显示图形。
standard_points = np.logspace(np.log10(0.1), np.log10(10), 20) # 使用了numpy库中的subtract.outer函数来计算每个数据点与参考点之间的差值, # 再使用argmin函数来找到差值最小的参考点的索引。最后,根据索引找到对应的参考点即可。 nearest_points = xf[np.abs(np.subtract.outer(standard_points, xf)).argmin(axis=1)] print(nearest_points)
这段代码的作用是:给定一个一维数组 `xf`,以及一个包含 20 个数的一维数组 `standard_points`,找到 `standard_points` 中每个数对应的在 `xf` 中的最接近的数,并将这些最接近的数存储在 `nearest_points` 中。
具体的实现方法是:
1. 使用 `np.logspace` 函数在对数刻度上生成 20 个数,作为参考点 `standard_points`。
2. 使用 `np.subtract.outer` 函数计算每个 `standard_points` 和 `xf` 中所有数之间的差值,得到一个形状为 (20, len(xf)) 的数组。
3. 对这个数组沿着第二个维度使用 `argmin` 函数,得到每个 `standard_points` 对应的在 `xf` 中的最接近的数的索引。
4. 使用这些索引从 `xf` 中取出对应的最接近的数,并将它们存储在 `nearest_points` 中。
注意,这段代码中使用了 NumPy 的广播功能,使得 `np.subtract.outer` 函数可以同时处理两个不同形状的数组。