假设学生最终成绩是由平时成绩的30%和期末成绩的70%构成，如下图所示， 试运用线性代数模块中NumPy提供的用于矩阵乘法的dot()方法，程序实现学生期末成绩的输出。

假设平时成绩和期末成绩已经存储在两个NumPy数组中，可以通过以下代码计算学生期末成绩：

import numpy as np

# 定义平时成绩和期末成绩
daily_grades = np.array([80, 85, 90, 75, 70])
final_grades = np.array([85, 90, 92, 80, 88])

# 定义权重矩阵
weights = np.array([0.3, 0.7])

# 计算期末成绩
final_scores = np.dot(weights, np.vstack((daily_grades, final_grades)))

# 输出期末成绩
print(final_scores)

解释一下代码：

- 第3行和第4行定义了平时成绩和期末成绩的NumPy数组；
- 第7行定义了权重矩阵，其中0.3表示平时成绩的权重，0.7表示期末成绩的权重；
- 第10行使用NumPy的vstack()方法将平时成绩和期末成绩合并成一个二维数组；
- 第11行使用NumPy的dot()方法计算权重矩阵和合并后的二维数组的乘积，得到每个学生的期末成绩；
- 第14行输出期末成绩。

需要注意的是，在计算期末成绩前，需要将平时成绩和期末成绩合并成一个二维数组，这可以通过NumPy的vstack()方法实现。同时，NumPy的dot()方法只能计算二维数组的乘积，因此需要将权重矩阵定义为一维数组。