python numpy.cross函数计算出问题

博主在使用numpy.cross计算向量叉乘时遇到问题,当向量数值扩大1000倍后,计算结果与原始数值不同。自编函数计算结果正确,怀疑numpy函数出现误差。期待社区帮助找出原因。

我将向量里的数值都乘以1000后,原始数值用cross函数计算的值和乘以1000过后用cross计算的值不相同,不知道问题出在哪?

问题描述:

当用numpy.cross函数做两个向量的叉乘的时候,对内部数值进行扩大发现计算的结果是不同的,用自己写的函数计算是正常的。
数值乘了1000,计算就出错了。

import numpy as np
x = [-6045000, -3490000, 2500000]   
y = [-3457, 6618,
### 使用 `numpy.cross` 函数计算向量叉积 #### 定义与功能 `numpy.cross` 是 NumPy 库中的一个函数,用于计算两个输入数组之间的叉乘(cross product)。对于三维空间中的两个向量 \( \vec{a} = (a_1, a_2, a_3) \) 和 \( \vec{b} = (b_1, b_2, b_3) \),其叉乘定义如下: \[ \vec{c} = \vec{a} \times \vec{b} = ((a_2 * b_3 - a_3 * b_2), (a_3 * b_1 - a_1 * b_3), (a_1 * b_2 - a_2 * b_1)) \] 该操作仅适用于二维和三维向量。 #### 参数说明 - **a**: 输入的第一个数组。 - **b**: 输入的第二个数组。 - **axisa** *(可选)*: 计算第一个数组中向量所在的轴,默认为最后一个轴 (-1)。 - **axisb** *(可选)*: 计算第二个数组中向量所在的轴,默认为最后一个轴 (-1)。 - **axisc** *(可选)*: 输结果中向量所在的轴,默认为最后一个轴 (-1) 或者如果维度减少则不存在此参数。 - **axis** *(可选)*: 如果指定了这个参数,则它会覆盖 axisa、axisb 和 axisc 的设置;默认情况下不指定。 #### 实际应用案例 下面给几个具体的例子来展示如何使用 `numpy.cross` 函数: ```python import numpy as np # 单个向量间的交叉相乘 vector_a = [1, 0, 0] vector_b = [0, 1, 0] result_single_vector_cross_product = np.cross(vector_a, vector_b) print(f'Single Vector Cross Product Result:\n {result_single_vector_cross_product}') ``` 当处理多个向量时,可以传递矩阵作为输入。每一行代表一个独立的向量,在这种情形下,可以通过调整 `axis` 参数来自定义哪一维表示单个向量的方向。 ```python matrix_A = [[1, 0, 0], [0, 1, 0]] matrix_B = [[0, 1, 0], [1, 0, 0]] results_matrix_cross_products = np.cross(matrix_A, matrix_B) for i in range(len(results_matrix_cross_products)): print(f'Matrix Row-{i+1} Cross Products Results:') print(results_matrix_cross_products[i]) ``` 此外还可以通过改变 `axis` 来控制沿哪个方向执行运算,这对于更复杂的多维数据结构特别有用。 ```python tensor_example = [[[1, 0], [-1, 0]], [[0, 1], [0, -1]]] other_tensor = [[[0, 1], [0, -1]], [[1, 0], [-1, 0]]] output_tensors = np.cross(tensor_example, other_tensor, axis=0) print('Tensor Cross Product Along Axis 0') print(output_tensors) ``` 上述代码片段展示了不同场景下的 `numpy.cross` 方法的应用方式,帮助理解并掌握这一重要工具的功能特性[^1]。
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