Python numpy中不同大小阵列的乘积

我有两个数组，

x=np.arange（3）=[0,1,2,3]

和

y=np.arange（4）=[0,1,2]

是否有一个numpy函数可以给出他们所有产品的表格？例如：

x*y = [[0,0,0,0], [0,1,2,3], [0,2,4,6]]

---

这不是内积或标量积。这可以称为“张量积”或其他东西。

对于外积，具体来说是

np。外积

：

>>> x = np.arange(3)
>>> y = np.arange(4)
>>> np.outer(x, y)
array([[0, 0, 0, 0],
       [0, 1, 2, 3],
       [0, 2, 4, 6]])
>>> 

一般来说，您可以通过广播实现这一点：

>>> x = np.arange(3)
>>> y = np.arange(4)
>>> x[..., None] * y[None, ...]
array([[0, 0, 0, 0],
       [0, 1, 2, 3],
       [0, 2, 4, 6]])
>>> 

要在所有对上应用具有两个参数的函数，可以将其定义为：

def f(x, y):
    return x * y

然后，您可以按如下方式使用它：

>>> f(x[..., None], y[None, ...])
array([[0, 0, 0, 0],
       [0, 1, 2, 3],
       [0, 2, 4, 6]])
>>> 

要在外部产品上应用带有一个参数的函数，请执行以下操作：

np.exp(np.outer(x, y))

或

更多有关广播的资料：

>>> x = np.arange(3)
>>> y = np.arange(4)
>>> x[..., None] * y[None, ...]
array([[0, 0, 0, 0],
       [0, 1, 2, 3],
       [0, 2, 4, 6]])
>>> 

---

是否可以将

np.outer

推广到我得到的表

[[f（a，b）表示x中的a]表示y中的b]

表示任意函数

f（x，y）

？没有

np.outer

numpy抱怨我将两个不同大小的矩阵相乘。事实上，我使用的是

*

，它就像一个内部产品。最后我用了一些比较慢的方法来理解列表。你的评论很有效

f（np.outer（x，y））

。在我的例子中，

f=np.exp

。