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numpynumpy.cross


통사론

  • numpy.cross(a, b) ab 의 교차 곱 (또는 ab의 벡터)
  • numpy.cross(a, b, axisa=-1) # ab 의 벡터의 곱, a 의 st 벡터는 축 axisa를 따라 배치 됩니다.
  • numpy.cross(a, b, axisa=-1, axisb=-1, axisc=-1) ab 의 벡터 교차 곱, axisc에 지정된 축을 따라 배치 된 출력 벡터
  • numpy.cross(a, b, axis=None) # 크로스 A의 벡터의 제품 및 B, A, B의 벡터, 및 출력 축의 축선을 따라 뻗어

매개 변수

기둥 기둥
a, b 가장 간단한 사용법에서, ab 는 두 개의 2 또는 3 요소 벡터입니다. 벡터 배열 (즉, 2 차원 행렬) 일 수도 있습니다. 경우 a 배열 및 'B'가되는 벡터이다 cross(a,b) 그 요소의 각 벡터의 벡터 곱이다 어레이 반환 벡터와 a b . b 배열이고 a 단일 벡터 인 cross(a,b) 그 요소들의 벡터 곱이다 어레이 반환 a 각 벡터와 b . ab 는 같은 모양을 가진 경우 모두 배열이 될 수 있습니다. 이 경우 cross(a,b)cross(a[0],b[0]), cross(a[1], b[1]), ... 반환합니다 cross(a[0],b[0]), cross(a[1], b[1]), ...
축 / b a 가 배열 인 경우 벡터는 가장 빠르게 변화하는 축, 가장 느리게 변하는 축 또는 중간에 배치 될 수 있습니다. axisa 알 수 cross() 벡터가에 배치하는 방법을 a . 기본적으로 가장 느리게 변하는 축의 값을 취합니다. axisb b 는 입력 b 와 동일하게 작동합니다. cross() 의 출력이 배열이 될 경우, 출력 벡터는 다른 배열 축으로 배열 될 수 있습니다. axisc 말한다 cross 출력 배열의 벡터를 배치하는 방법에 대해 설명합니다. 기본적으로 axisc 는 가장 천천히 변하는 축을 나타냅니다.
중심선 axisa , axisbaxisc 모두 동일한 값으로 설정하는 편리한 매개 변수입니다. 경우 axis 다른 파라미터의 임의의 통화에 존재의 값 axis 다른 값을 대체 할 것이다.

numpy.cross 관련 예