Numpy Cross Product

Numpy Cross Product é conhecido como uma função dos pacotes Python que levam o produto cruzado entre dois vetores ou matrizes. Esta função recebe os dois vetores das mesmas dimensões mesmas ou diferentes seguindo a regra de multiplicação da matriz e leva o produto cruzado entre esses vetores. Em seguida, gera outro vetor resultante que é sempre perpendicular ao plano que os dois vetores de entrada formam. A área deste vetor resultante é diretamente proporcional à área do paralelogramo se esticarmos os dois vetores de entrada para formar um paralelogramo.

Ao lidar com certas aplicações de sistemas de controle e executar seus cálculos matemáticos, precisamos lidar principalmente com a multiplicação cruzada Matrix/Array/Vector. Numpy é o pacote de bibliotecas que é apresentado pela plataforma de linguagem de programação “Python”, que nos permite trabalhar com várias operações de matriz e matriz.

Procedimento

Este guia abrange em detalhes o procedimento geral da sintaxe à implementação prática da função de produto cruzado Numpy. Aprenderemos a criar o produto cruzado entre vários vetores com as mesmas ou diferentes dimensões. Vamos escrever o código na língua python. Para esse fim, usaremos o "Spyder", que é um ambiente de código aberto para Python.

Sintaxe

Lidaremos com a seguinte sintaxe para a função do Numpy Cross Product:

$ Numpy. Cruz (a, b, eixo a = -1, eixo b = -1, eixo c = -1, eixo = nenhum)

O "A" é o parâmetro da função que leva o primeiro vetor que deve ser multiplicado com o segundo vetor. Então, "B" representa o segundo vetor para a multiplicação entre dois vetores. Enquanto o “eixo a” define o eixo do primeiro vetor que é “a”. O “eixo B” representa o eixo do segundo vetor B e “eixo c” é o eixo desse vetor onde o produto cruzado dos vetores a e b são armazenados.

Exemplo 1

Vamos fazer o exemplo prático do produto cruzado do vetor usando a função de produto cruzado Numpy com a sintaxe que discutimos no título anterior. Usamos o aplicativo "Spyder" para usar o compilador Python. O primeiro passo é criar um novo projeto com um nome específico nos repositórios Python. Em seguida, certificamos -se de baixar e instalar todas as bibliotecas necessárias para implementar este exemplo.

Após as parcelas das bibliotecas necessárias, importamos um módulo importante chamado "Numpy" para trabalhar com os ND-Arrays e os Vetores. Nós importamos o módulo Numpy com a convenção típica que é comum na prática, como importar numpy como np. Após esta etapa, podemos ligar para o NP em vez do Numpy com as funções. Agora, declaramos os dois vetores para levar o produto cruzado entre eles. A declaração desses dois vetores é feita usando o método chamado “NP. variedade()". O primeiro vetor é um vetor unidimensional com uma linha e duas colunas e os elementos deste vetor são “[3, 2]”. O segundo vetor é declarado seguindo o mesmo procedimento que o primeiro vetor e possui as mesmas dimensões que o primeiro vetor. Os elementos deste segundo vetor são dados como "[7, 1]". Nomeamos o primeiro vetor como "vetor_a" e o segundo vetor como "vetor_b" no código.

Agora, calculamos o produto cruzado entre esses dois vetores usando a função da biblioteca Numpy como “np.cruz (a, b) ”. Esta função leva o primeiro vetor e o segundo vetor como seus argumentos de entrada. Então, escrevemos o nome do primeiro vetor no lugar de "A" e o nome do segundo vetor é escrito no lugar do "B" na função. Salvamos os resultados do produto cruzado entre esses dois vetores no nome da variável como "Vector_C", que é então passado como um parâmetro de entrada para a função "print ()" para exibir os resultados. Este exemplo foi escrito na forma do código Python na figura a seguir:

# importar módulo Numpy
importar numpy como np
# declare matrizes 1-D
Vetor_a = np.Array ([3, 2])
Vetor_b = np.Array ([7, 1])
# Computação de produtos cruzados de matrizes acima declaradas
Vetor_c = np.cruz (vetor_a, vetor_b)
Imprimir (Vector_C)

Depois de copiar o código na figura anterior, vamos executar e executá -lo no compilador e ver a saída. A saída do vetor é "Vector_C", que é o resultado do produto cruzado entre os dois vetores de entrada.

Exemplo 2

Resolvemos outro exemplo para encontrar o produto cruzado entre as matrizes bidimensionais. Para encontrar o produto cruzado, primeiro importamos o módulo Numpy como o prefixo "NP" para declarar as matrizes e chamar a função de produto cruzado no código. Agora, usando o "NP", inicializamos as duas matrizes diferentes com duas linhas e duas colunas chamando o "NP.Método Array () ”. Os membros do primeiro 2º ano são “[[2, 1], [4, 3]]“ E os elementos do segundo 2d-Array são [[6, 5], [8, 7]] ”.

Para calcular o produto cruzado entre esses dois peças 2D, chamamos o “NP. função cruzada (x, y) ”e ambas as matrizes são dadas ao parâmetro de entrada desta função. Os resultados dessa função são então preservados em outra matriz com as dimensões de acordo com a regra de multiplicação da matriz. Em seguida, exibimos esta matriz passando -a para o método "print ()".

# importar módulo Numpy
importar numpy como np
# Declare matrizes 2-D
Array1 = np.Array ([[2, 1], [4, 3]]))
Array2 = np.Array ([[6, 5], [8, 7]]))
# Computação de produtos cruzados de matrizes acima declaradas
Cross_product = np.cruz (Array1, Array2)
Imprimir (Cross_Product)

O código para implementar este exemplo é fornecido no número anterior. Após a execução do código, obtemos a saída como um vetor que tem os resultados como o produto cruzado das duas entradas 2D-ARRAYS.

Conclusão

Tentamos aprender os conceitos do Numpy Cross Product neste artigo. Este artigo abrange primeiro a introdução detalhada desta função. Então, explica a sintaxe na linguagem Python. Por fim, praticamente resolvemos dois exemplos e verificamos os resultados de acordo com as entradas. Esperamos que essa explicação profunda do produto cruzado Numpy ajude você a executar essa função sem nenhum problema.