用 python创建二个二级嵌套列表[[8,10,11],[3,7,4]]和[[4,6],[2,5],[-3,-1]]，计算这两个矩阵的乘积。

在Python中，我们不能直接将两个二维列表相乘得到一个新的二维列表，因为它们通常代表的是向量而非矩阵。矩阵乘法只适用于形状匹配的矩阵，即第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数。然而，如果你想要将这两个类似于一维数组的列表进行元素级的逐对应相乘，你可以简单地通过循环遍历每个列表中的元素对来进行。

下面是一个简单的例子，展示了如何将这两个列表转化为一维列表，然后计算点对乘积：

list1 = [[8, 10, 11], [3, 7, 4]]
list2 = [[4, 6], [2, 5], [-3, -1]]

# 将二维列表转换为一维
vector1 = [item for sublist in list1 for item in sublist]
vector2 = [item for sublist in list2 for item in sublist]

# 计算点对乘积
product_list = [a * b for a, b in zip(vector1, vector2)]

print(product_list)

这会得到一个新列表，其中包含两个原始列表中相应位置元素的乘积。如果需要将其转换回二维形式，可以根据需要重构。但是请注意，这不是真正意义上的矩阵乘法。

相关问题

用python语言，创建两个二级嵌套列表[[8,10,11],[3,7,4]]和[[4,6],[2,5],[-3,-1]],计算这两个矩阵的乘积

在Python中，计算两个二维列表（矩阵）的乘积通常适用于它们是向量（一维数组）的情况，因为矩阵乘法需要满足一定的规则，即第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数。然而，给定的两个列表都是两层嵌套的，所以它们并不构成标准的矩阵乘法。

如果你想要对这些列表元素进行某种操作，比如对应位置相乘并求和，你可以简单地遍历每个元素并执行相应的运算。不过，如果这是矩阵乘法的误解，那么你需要将它们转换成真正的矩阵（一维列表）才能进行乘法。

如果你想把这两个列表看作是一维数组（相当于线性方阵），你可以这样做：

list1 = [[8, 10, 11], [3, 7, 4]]
list2 = [[4, 6], [2, 5], [-3, -1]]

# 将列表展平为一维数组
vector1 = [i for sublist in list1 for i in sublist]
vector2 = [j for sublist in list2 for j in sublist]

# 对应位置相乘并求和
result = [sum(x * y for x, y in zip(vector1, vector2))]

这会返回单个元素的结果，因为它不是真正意义上的矩阵乘法。

Python创建两个二级嵌套列表[8.10.11]，[3.7.4]和[4.6]，[2.5]，[--1]，计算这两个矩阵的乘积

在Python中，矩阵乘法通常指的是二维列表之间的点乘，即第一个矩阵的每一行与第二个矩阵的每一列对应元素相乘后求和得到结果矩阵的元素。首先，我们需要确保两个矩阵的乘法是可定义的，也就是第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数。

给定两个二级嵌套列表如下：

matrix1 = [[8, 10, 11],
           [3, 7, 4]]

matrix2 = [[4, 6],
           [2, 5],
           [-1]]

这里`matrix1`是一个2x3的矩阵（2行3列），`matrix2`是一个3x2的矩阵（3行2列）。我们可以使用Python的列表推导式来计算这两个矩阵的乘积。

计算过程如下：

result[0][0] = matrix1[0][0]*matrix2[0][0] + matrix1[0][1]*matrix2[1][0] + matrix1[0][2]*matrix2[2][0]
result[0][1] = matrix1[0][0]*matrix2[0][1] + matrix1[0][1]*matrix2[1][1] + matrix1[0][2]*matrix2[2][1]
result[1][0] = matrix1[1][0]*matrix2[0][0] + matrix1[1][1]*matrix2[1][0] + matrix1[1][2]*matrix2[2][0]
result[1][1] = matrix1[1][0]*matrix2[0][1] + matrix1[1][1]*matrix2[1][1] + matrix1[1][2]*matrix2[2][1]

因此，计算结果为：

result = [[(8*4 + 10*2 + 11*(-1)), (8*6 + 10*5 + 11*1)],
          [(3*4 + 7*2 + 4*(-1)), (3*6 + 7*5 + 4*1)]]

计算结果矩阵`result`为：

result = [[16, 113],
          [10, 49]]