numpy cross 用法及代码示例
Lincoln 用法：
numpy.cross(a, b, axisa=-1, axisb=-1, axisc=-1, axis=None)
返回两个(数组)向量的叉积。
a和b的叉积R3是垂直于两个向量的向量a和b。如果a和b是向量的数组，向量由的最后一个轴定义a和b默认情况下，这些轴的尺寸可以为2或3。a或者b为2，则假定输入向量的第三分量为零，并据此计算叉积。如果两个输入向量的维数均为2，则返回叉积的z-component。
| – | 描述 |
|---|---|
| 参数 | a： ： array_like
第一个向量的成分。 第二个向量的成分。 定义向量的a轴。默认情况下，最后一个轴。 定义向量的b轴。默认情况下，最后一个轴。 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。 如果定义，则定义矢量和叉积的a，b和c轴。覆盖axisa，axisb和axisc |
| 返回值 | c： ： ndarray
矢量交叉乘积。 |
| 异常： | ValueError：
当a和/或b中的向量的维数不等于2或3。 |
注意：
1.9.0版中的新功能。
支持完整的输入广播。
例子：
向量cross-product。
>>> 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cross-products。注意，叉积矢量的方向由right-hand规则定义。
>>> 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]])
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