पायथन में दो सरणियों का बाहरी उत्पाद प्राप्त करें

दो सरणियों का बाहरी उत्पाद प्राप्त करने के लिए, पायथन में numpy.outer () विधि का उपयोग करें। पहला पैरामीटर a पहला इनपुट वेक्टर है। इनपुट चपटा है यदि पहले से ही 1-आयामी नहीं है। दूसरा पैरामीटर बी दूसरा इनपुट वेक्टर है। इनपुट चपटा है यदि पहले से ही 1-आयामी नहीं है। तीसरा पैरामीटर आउट वह स्थान है जहां परिणाम संग्रहीत किया जाता है।

दो वैक्टर दिए गए हैं, a =[a0, a1, ..., aM] और b =[b0, b1, ..., bN], बाहरी उत्पाद [1] है -

[[a0*b0 a0*b1 ... a0*bN ]
[a1*b0 .
[ ... .
[aM*b0 aM*bN ]]

कदम

सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें-

import numpy as np

सरणी () विधि का उपयोग करके दो सुस्पष्ट एक-आयामी सरणी बनाना -

arr1 = np.array([5, 10, 15])
arr2 = np.array([20, 25, 30])

सरणियों को प्रदर्शित करें -

print("Array1...\n",arr1)
print("\nArray2...\n",arr2)

दोनों सरणियों के आयामों की जाँच करें -

print("\nDimensions of Array1...\n",arr1.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",arr2.ndim)

दोनों सरणियों के आकार की जाँच करें -

print("\nShape of Array1...\n",arr1.shape)
print("\nShape of Array2...\n",arr2.shape)

दो सरणियों का बाहरी उत्पाद प्राप्त करने के लिए, पायथन में numpy.outer() विधि का उपयोग करें -

print("\nResult (Outer Product)...\n",np.outer(arr1, arr2))

उदाहरण

import numpy as np

# Creating two numpy One-Dimensional array using the array() method
arr1 = np.array([5, 10, 15])
arr2 = np.array([20, 25, 30])

# Display the arrays
print("Array1...\n",arr1)
print("\nArray2...\n",arr2)

# Check the Dimensions of both the arrays
print("\nDimensions of Array1...\n",arr1.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",arr2.ndim)

# Check the Shape of both the arrays
print("\nShape of Array1...\n",arr1.shape)
print("\nShape of Array2...\n",arr2.shape)

# To get the Outer product of two arrays, use the numpy.outer() method in Python
print("\nResult (Outer Product)...\n",np.outer(arr1, arr2))

आउटपुट

Array1...
[ 5 10 15]

Array2...
[20 25 30]

Dimensions of Array1...
1

Dimensions of Array2...
1

Shape of Array1...
(3,)

Shape of Array2...
(3,)

Result (Outer Product)...
[[100 125 150]
[200 250 300]
[300 375 450]]