Numpy Cross -Produkt
Während wir uns mit bestimmten Kontrollsystemanwendungen befassen und ihre mathematischen Berechnungen durchführen, müssen wir uns hauptsächlich mit der Multiplikation mit Matrix/Array/Vektor befassen. Numpy ist das Bibliothekspaket, das von der Python -Programmiersprachenplattform präsentiert wird, die es uns ermöglicht, mit verschiedenen Matrix- und Matrixoperationen zusammenzuarbeiten.
Verfahren
Diese Anleitung deckt detailliert das Gesamtverfahren von Syntax bis zur praktischen Implementierung der Numpy Cross-Product-Funktion ab. Wir werden lernen, das Kreuzprodukt zwischen verschiedenen Vektoren mit denselben oder unterschiedlichen Dimensionen zu erstellen. Wir werden den Code in der Python -Sprache schreiben. Zu diesem Zweck werden wir das „Spyder“ verwenden, das eine Open-Source-Umgebung für Python ist.
Syntax
Wir werden mit der folgenden Syntax für die Funktion des Numpy Cross -Produkts umgehen:
$ numpy. Kreuz (A, B, Achse A = -1, Achse B = -1, Achse C = -1, Achse = keine)Das „A“ ist der Parameter der Funktion, der den ersten Vektor nimmt, der mit dem zweiten Vektor multipliziert werden soll. Dann repräsentiert „B“ den zweiten Vektor für die Multiplikation zwischen zwei Vektoren. Während „Achse A“ die Achse des ersten Vektors definiert, der „A“ ist. Die „Achse B“ repräsentiert die Achse des zweiten Vektors B und „Achse C“ ist die Achse dieses Vektors, in dem das Kreuzprodukt der Vektoren A und B gespeichert ist.
Beispiel 1
Lassen Sie uns das praktische Beispiel des Vektorkreuzprodukts unter Verwendung der Numpy Cross -Produktfunktion mit der Syntax durchführen, die wir in der vorherigen Überschrift diskutiert haben. Wir verwenden die "Spyder" -App, um den Python -Compiler zu verwenden. Der erste Schritt besteht darin, ein neues Projekt mit einem bestimmten Namen in den Python -Repositories zu erstellen. Dann stellen wir sicher, dass wir alle erforderlichen Bibliotheken herunterladen und installieren, um dieses Beispiel zu implementieren.
Nach den Raten der erforderlichen Bibliotheken importieren wir ein wichtiges Modul mit dem Namen „Numpy“, um mit den ND-Arrays und den Vektoren zu arbeiten. Wir importieren das Numpy -Modul mit der typischen Konvent. Nach diesem Schritt können wir den NP anstelle des Numpy mit den Funktionen aufrufen. Jetzt erklären wir die beiden Vektoren, das Kreuzprodukt zwischen ihnen zu nehmen. Die Erklärung dieser beiden Vektoren erfolgt mit der Methode mit dem Namen „NP. Array () “. Der erste Vektor ist ein 1-dimensionaler Vektor mit einer Reihe und zwei Spalten, und die Elemente dieses Vektors sind "[3, 2]". Der zweite Vektor wird nach dem gleichen Verfahren wie der erste Vektor deklariert und hat die gleichen Dimensionen wie der erste Vektor. Die Elemente dieses zweiten Vektors werden als "[7, 1]" angegeben. Wir nennen den ersten Vektor als "vector_a" und den zweiten Vektor als "vector_b" im Code.
Jetzt berechnen wir das Kreuzprodukt zwischen diesen beiden Vektoren mit der Funktion aus der Numpy -Bibliothek als „NP.Kreuz (a, b) ”. Diese Funktion nimmt den ersten Vektor und den zweiten Vektor als Eingabeargumente an. Also schreiben wir den Namen des ersten Vektors anstelle von „A“ und der Name des zweiten Vektors wird anstelle des „B“ in der Funktion geschrieben. Wir speichern die Ergebnisse des Kreuzprodukts zwischen diesen beiden Vektoren im variablen Namen als „vector_c“, der dann als Eingabeparameter an die Funktion „print ()“ übergeben wird, um die Ergebnisse anzuzeigen. Dieses Beispiel ist in der folgenden Abbildung in Form des Python -Codes geschrieben:
# Numpy Modul importierenNumph als NP importieren
# 1-D-Arrays deklarieren
Vector_a = np.Array ([3, 2])
Vector_b = np.Array ([7, 1])
# Computing Cross -Produkt von oben deklarierten Arrays
Vector_c = np.Cross (vector_a, vector_b)
print (vector_c)
Nachdem Sie den Code in der vorherigen Abbildung kopiert haben, führen wir ihn aus und führen Sie ihn im Compiler aus und sehen Sie die Ausgabe an. Die Ausgabe des Vektors ist „vector_c“, was das Ergebnis des Kreuzprodukts zwischen den beiden Eingangsvektoren ist.
Beispiel 2
Wir lösen ein weiteres Beispiel, um das Kreuzprodukt zwischen den zweidimensionalen Arrays zu finden. Um das Kreuzprodukt zu finden, importieren wir das Numpy-Modul zuerst als Präfix „NP“, um die Arrays zu deklarieren und die Kreuzproduktfunktion im Code aufzurufen. Mit dem „NP“ initialisieren wir nun die beiden verschiedenen Arrays mit zwei Zeilen und zwei Spalten, indem wir das „NP aufrufen.Array () ”Methode. Die Mitglieder des ersten 2D-Array sind "[[2, 1], [4, 3]]" und die Elemente des zweiten 2D-Array sind [6, 5], [8, 7]] ".
Um das Kreuzprodukt zwischen diesen beiden 2D-Arrays zu berechnen, nennen wir den „NP. Kreuz (x, y) ”und beide Arrays werden dem Eingabeparameter dieser Funktion gegeben. Die Ergebnisse dieser Funktion werden dann in einem anderen Array aufbewahrt, der die Abmessungen entsprechend der Matrix -Multiplikationsregel hat. Anschließend zeigen wir dieses Array an, indem wir es an die Methode „Print ()“ weitergeben.
# Numpy Modul importierenNumph als NP importieren
# 2-D-Arrays deklarieren
Array1 = np.Array ([[2, 1], [4, 3]])
Array2 = np.Array ([6, 5], [8, 7]])
# Computing Cross -Produkt von oben deklarierten Arrays
Cross_product = np.Kreuz (Array1, Array2)
print (cross_product)
Der Code zur Implementierung dieses Beispiels ist in der vorherigen Abbildung bereitgestellt. Nach der Ausführung des Code.
Abschluss
Wir haben versucht, die Konzepte des Numpy Cross -Produkts in diesem Artikel zu lernen. Dieser Artikel deckt zunächst die detaillierte Einführung dieser Funktion ab. Dann erklärt es die Syntax in der Python -Sprache. Zuletzt haben wir praktisch zwei Beispiele gelöst und dann die Ergebnisse gemäß den Eingaben verifiziert. Wir hoffen, dass diese eingehende Erklärung des Numpy Cross-Produkts Ihnen hilft, diese Funktion ohne Probleme auszuführen.