一、用途
1、文字阐述内容1：
在三维空间中，矢量的向量积又称为叉乘，它用于计算两个向量之间的方向以及垂直于这两个向量所在平面上的向量。np.cross就是numpy中对向量的交叉积运算的实现。
2、文字阐述内容2：
np.cross可以计算两个三维向量的叉积，结果是一个新的向量。交叉积的结果与原来的两个向量垂直，符合右手法则，并且具有长度（叉积的模长）。
3、文字阐述内容3：
np.cross还可以计算多个向量的叉积，这种情况下，在np.cross的第一个参数中应该传入多个向量组成的数组。
二、示例
下面是一个np.cross的例子：
import numpy as np
a = np.array([1,2,3])
b = np.array([4,5,6])
c = np.cross(a, b)
print(c)上面代码的执行结果是：
[-3 6 -3]叉积结果[-3, 6, -3]与a和b垂直，并且符合右手法则，即缩起右手的四指，让四指的指向a，然后弯曲手指，让手指的指向b，此时大拇指的指向的方向即为交叉积的方向。
三、参数
np.cross函数有三个参数：
1、第一个参数是多个向量组成的数组或单个向量
2、第二个参数是多个向量组成的数组或单个向量。如果是单个向量，则可以省略这个参数。
3、第三个参数是叉积运算的轴，如果省略该参数，则默认计算在最后两个轴上的叉积。
四、注意事项
1、np.cross计算的是二维矢量的叉积结果，即向量的交叉积。普通的两个数相乘会返回一个标量，因此需要使用np.outer来实现两个向量的点积操作。
2、如果要对多个向量进行叉积操作，需要使用np.cross的第一个参数传入多个向量组成的数组，不能使用np.outer。
3、np.cross运算的结果是必须垂直于两个向量的，如果两个向量共线，则np.cross返回的向量的长度为0。
五、应用场景
1、文字阐述内容1：
在计算机中，np.cross经常被用来处理三维几何问题，例如计算平面的法向量、计算两条直线的交点、计算物体表面的法向量等等。
2、文字阐述内容2：
在物理学中，np.cross被广泛应用于电磁场问题中，用来计算磁场的旋度。
3、文字阐述内容3：
在机器学习、深度学习等领域，np.cross也有一定的应用，例如计算损失函数、模型参数的更新等。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/159636.html
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