已知两个矩阵， [[2,5,10],[6,2,1],[6,7,8]]和[[6,5],[7,8],[10,100]]分别使用数学的方法和Python函数计算点积

要计算两个矩阵的点积（实际上是矩阵乘法），在数学上，我们需要使用逐元素相乘并求和的方式来完成。在Python中，我们可以直接使用内置的`numpy`库来执行矩阵乘法。

首先，对于两个给定的矩阵，数学上的点积通常是不适合的，因为它们的维度不匹配（无法进行一对一的对应）。然而，如果我们理解为这两个矩阵是作为列向量（即单列二维数组）存在，我们可以在Python中使用`numpy`的`dot`函数来计算它们：

import numpy as np

# 定义矩阵
matrix1 = [[2, 5, 10], [6, 2, 1]]
matrix2 = [[6], [7], [10]]

# 将矩阵转换为列向量
vector1 = np.array(matrix1).flatten()
vector2 = np.array(matrix2).flatten()

# 计算点积
result = np.dot(vector1, vector2)
print(result)

请注意，这里的结果实际上是对齐后的元素逐一相乘得到的标量结果，而不是另一个矩阵。如果你想要的是两个矩阵A和B对应位置元素的乘积，你需要先确保它们具有相同的形状，以便可以直接相乘。