numpy.subtract.outer

numpy.subtract.outer 是一个函数，用于计算两个数组的外积差。它将两个数组中的每个元素进行两两比较，并返回一个数组，该数组包含所有可能的差值。例如，如果有两个数组 A = [1, 2, 3] 和 B = [4, 5, 6]，那么 numpy.subtract.outer(A, B) 将返回一个 3x3 的数组，其中每个元素是 A 中的一个元素与 B 中的一个元素之间的差值。具体实现可以参考以下代码：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

result = np.subtract.outer(a, b)
print(result)

输出结果为：

[[-3 -4 -5]
 [-2 -3 -4]
 [-1 -2 -3]]

这个结果可以解释为：

- 第一行的三个元素表示 a[0] 和 b 中三个元素的差值；
- 第二行的三个元素表示 a[1] 和 b 中三个元素的差值；
- 第三行的三个元素表示 a[2] 和 b 中三个元素的差值。

相关问题

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。

# 在对数坐标系下生成20个标准数值作为参考 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， nearest_points = [ ] # 计算每个 xf 中的元素与所有 standard_points 的差距 diff_J = np.abs(np.subtract.outer(standard_points, xf)) # 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_idx = np.argmin(diff_J, axis=1) nearest_points = xf[np.abs(np.subtract.outer(standard_points, xf)).argmin(axis=1)] # 输出每个 xf 中的元素对应的标准点在原数组中的索引 print(nearest_idx) # 输出每个 xf 中的元素对应的标准点在原数组中的对应值 print(nearest_points)

这段代码使用了numpy库中的logspace函数在对数坐标系下生成20个标准数值作为参考点，并使用subtract.outer函数计算每个数据点与参考点之间的差值。然后使用argmin函数找到差值最小的参考点的索引，并根据索引找到对应的参考点。最后，输出每个数据点对应的标准点在原数组中的索引和对应值。