用列表推导式实现矩阵乘法

使用列表推导式实现矩阵乘法的步骤如下：
1. 定义两个矩阵M1和M2，M1的行数等于M2的列数。
2. 使用列表推导式生成一个新的矩阵res，res的行数等于M1的行数，列数等于M2的列数。
3. 在列表推导式中使用两个for循环，第一个for得到的数据作为一个list，即新矩阵的第一行、第二行、第i行；确定了i，即M1矩阵的i行，接着遍历M2矩阵的j列，确定了M1的行、M2的列，接着逐元素相乘，相乘得到的多个数值直接求和，即新矩阵的resij元素。
4. 返回新的矩阵res。

下面是使用列表推导式实现矩阵乘法的Python代码：

M1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
M2 = [[7, 8], [9, 10], [11, 12]]

res = [[sum([M1[i][k] * M2[k][j] for k in range(len(M2))]) for j in range(len(M2[0]))] for i in range(len(M1))]

print(res)

相关问题

列表推导式python 矩阵转置

列表推导式是一种简洁的语法，它允许我们使用一行代码来创建新的列表。在Python中，我们可以使用列表推导式来实现矩阵转置。

首先，让我们了解一下矩阵转置的概念。矩阵转置是将矩阵的行和列互换的操作。例如，一个3x4的矩阵在转置后变成一个4x3的矩阵。

在Python中，我们可以使用列表推导式来实现矩阵转置。下面是一个示例代码：

matrix = [[1, 2, 3, 4],[5, 6, 7, 8],[9, 10, 11, 12]]
transpose_matrix = [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]

这个代码使用了两层列表推导式，外层循环遍历矩阵的列索引，内层循环遍历矩阵的行，并将对应位置的元素添加到转置后的矩阵中。最终得到的transpose_matrix就是矩阵转置后的结果。

回答完问题后，请提出几个相关问题。相关问题如下：

相关问题:
1. 如何使用列表推导式实现矩阵的加法和减法？
2. 在Python中，还有哪些常用的列表操作方法？
3. 除了列表推导式，还有没有其他方法来实现矩阵转置？

如何用列表推导式求九九乘法表

可以使用两层循环来实现九九乘法表，然后使用列表推导式来简化代码：

# 使用嵌套循环生成九九乘法表
table = []
for i in range(1, 10):
    row = []
    for j in range(1, 10):
        row.append(i * j)
    table.append(row)

# 使用列表推导式简化代码
table = [[i * j for j in range(1, 10)] for i in range(1, 10)]

print(table)

输出结果为：

[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], 
 [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18], 
 [3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27], 
 [4, 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32, 36], 
 [5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45], 
 [6, 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48, 54], 
 [7, 14, 21, 28, 35, 42, 49, 56, 63], 
 [8, 16, 24, 32, 40, 48, 56, 64, 72], 
 [9, 18, 27, 36, 45, 54, 63, 72, 81]]