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Deep Learning avec Python
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Module « numpy.linalg »
Signature de la fonction cross
def cross(x1, x2, /, *, axis=-1)
Description
help(numpy.linalg.cross)
Returns the cross product of 3-element vectors.
If ``x1`` and/or ``x2`` are multi-dimensional arrays, then
the cross-product of each pair of corresponding 3-element vectors
is independently computed.
This function is Array API compatible, contrary to
:func:`numpy.cross`.
Parameters
----------
x1 : array_like
The first input array.
x2 : array_like
The second input array. Must be compatible with ``x1`` for all
non-compute axes. The size of the axis over which to compute
the cross-product must be the same size as the respective axis
in ``x1``.
axis : int, optional
The axis (dimension) of ``x1`` and ``x2`` containing the vectors for
which to compute the cross-product. Default: ``-1``.
Returns
-------
out : ndarray
An array containing the cross products.
See Also
--------
numpy.cross
Examples
--------
Vector cross-product.
>>> x = np.array([1, 2, 3])
>>> y = np.array([4, 5, 6])
>>> np.linalg.cross(x, y)
array([-3, 6, -3])
Multiple vector cross-products. Note that the direction of the cross
product vector is defined by the *right-hand rule*.
>>> x = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
>>> y = np.array([[4,5,6], [1,2,3]])
>>> np.linalg.cross(x, y)
array([[-3, 6, -3],
[ 3, -6, 3]])
>>> x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
>>> y = np.array([[4, 5], [6, 1], [2, 3]])
>>> np.linalg.cross(x, y, axis=0)
array([[-24, 6],
[ 18, 24],
[-6, -18]])
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