Calcule el producto exterior de dos vectores dados usando NumPy en Python

En Python, podemos usar la función externa() del paquete NumPy para encontrar el producto externo de dos arrays. 

Sintaxis: numpy.outer(a, b, out = Ninguno)

Parámetros:

a : [array_like] Primer vector de entrada. La entrada se aplana si aún no es unidimensional.

b : [array_like] Segundo vector de entrada. La entrada se aplana si aún no es unidimensional.

out : [ndarray, opcional] Una ubicación donde se almacena el resultado.

Devuelve: [ndarray] Devuelve el producto exterior de dos vectores. fuera[i, j] = a[i] * b[j]

Ejemplo 1: Producto exterior de array 1-D

# Importing library
import numpy as np
  
# Creating two 1-D arrays
array1 = np.array([6,2])
array2 = np.array([2,5])
print("Original 1-D arrays:")
print(array1)
print(array2)
  
# Output
print("Outer Product of the two array is:")
result = np.outer(array1, array2)
print(result)

Producción:

Original 1-D arrays:
[6 2]
[2 5]
Outer Product of the two array is:
[[12 30]
 [ 4 10]]

Ejemplo 2: Producto exterior de array 2X2

# Importing library
import numpy as np
  
# Creating two 2-D matrix
matrix1 = np.array([[1, 3], [2, 6]])
matrix2 = np.array([[0, 1], [1, 9]])
print("Original 2-D matrix:")
print(matrix1)
print(matrix2)
  
# Output
print("Outer Product of the two matrix is:")
result = np.outer(matrix1, matrix2)
print(result)

Producción:

Original 2-D matrix:
[[1 3]
 [2 6]]
[[0 1]
 [1 9]]
Outer Product of the two matrix is:
[[ 0  1  1  9]
 [ 0  3  3 27]
 [ 0  2  2 18]
 [ 0  6  6 54]]

Ejemplo 3: Producto exterior de array 3X3

# Importing library
import numpy as np
  
# Creating two 3-D matrix
matrix1 = np.array([[2, 8, 2], [3, 4, 8], [0, 2, 1]])
matrix2 = np.array([[2, 1, 1], [0, 1, 0], [2, 3, 0]])
print("Original 3-D matrix:")
print(matrix1)
print(matrix2)
  
# Output
print("Outer Product of the two matrix is:")
result = np.outer(matrix1, matrix2)
print(result)

Producción:

Original 3-D matrix:
[[2 8 2]
 [3 4 8]
 [0 2 1]]
[[2 1 1]
 [0 1 0]
 [2 3 0]]
Outer Product of the two matrix is:
[[ 4  2  2  0  2  0  4  6  0]
 [16  8  8  0  8  0 16 24  0]
 [ 4  2  2  0  2  0  4  6  0]
 [ 6  3  3  0  3  0  6  9  0]
 [ 8  4  4  0  4  0  8 12  0]
 [16  8  8  0  8  0 16 24  0]
 [ 0  0  0  0  0  0  0  0  0]
 [ 4  2  2  0  2  0  4  6  0]
 [ 2  1  1  0  1  0  2  3  0]]