Numpy中的cross()函数是用于计算两个向量的叉积，也可以计算两个矩阵的行叉积或列叉积。在数学中，叉积通常用于描述两个向量的垂直关系，返回的向量与这两个向量都垂直。
numpy.cross(a, b, axisa=-1, axisb=-1, axisc=-1, axis=None)参数说明：
返回值：
下面，我们通过两个实例来说明cross()函数的使用方法：
import numpy as np
# 创建两个向量
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
# 通过cross()计算两个向量的叉积
c = np.cross(a, b)
print(c)输出结果：
[-3 6 -3]在上面的例子中，我们创建了两个一维数组a和b，然后使用cross()函数计算它们的叉积，返回的向量是两个向量叉积的结果。
import numpy as np
# 创建两个矩阵
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
b = np.array([[2, 2, 2], [3, 3, 3], [4, 4, 4]])
# 通过cross()计算两个矩阵的行叉积
c = np.cross(a, b, axisa=1, axisb=1)
print(c)输出结果：
[[-2 4 -2]
[-6 12 -6]
[-8 16 -8]]在这个例子中，我们创建了两个矩阵a和b，并使用cross()函数计算它们的行叉积，axisa和axisb分别指定行和列的轴。返回的矩阵的每一行都是a和b矩阵的对应行向量的叉积。
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