函数作用：通常用来计算两个向量的外积。
函数调用方法：

numpy.outer(a, b, out=None)

各个参数意义：
a：第一个输入向量，向量维度为(M,1)。
b：第二个输入向量。向量维度为(N,1)。
out：设置结果的保存位置，通常使用默认值None，不需要做多余处理。
有返回值，返回一个维度为(M,N)的ndarray数组。

代码如下：

import numpy as np


class NumpyStudy:
    @staticmethod
    def mainProgram():
        vector_a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
        vector_b = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
        result = np.outer(vector_a, vector_b)
        print('向量a与向量b的外积为：')
        print(result)


if __name__ == "__main__":
    main = NumpyStudy()
    main.mainProgram()
"""
向量a与向量b的外积为：
[[ 1  2  3  4  5]
 [ 2  4  6  8 10]
 [ 3  6  9 12 15]
 [ 4  8 12 16 20]
 [ 5 10 15 20 25]]
"""

然而实际应用中这个函数并不实用，计算向量的外积我们可以通过数组切片来实现。

import numpy as np


class NumpyStudy:
    @staticmethod
    def mainProgram():
        vector_a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
        vector_b = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
        result = vector_a * vector_b[:, None]
        print('向量a与向量b的外积为：')
        print(result)


if __name__ == "__main__":
    main = NumpyStudy()
    main.mainProgram()
"""
向量a与向量b的外积为：
[[ 1  2  3  4  5]
 [ 2  4  6  8 10]
 [ 3  6  9 12 15]
 [ 4  8 12 16 20]
 [ 5 10 15 20 25]]
"""

是不是数组切片yyds呢？

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