用python创建矩阵A为 4行4列的单位矩阵，创建矩阵B为4行4列的对角矩阵，且对角线为diag ｛10,12, 14,16｝（1） 计算A与B的和（2） 计算A与B的乘积

好的，我能理解你的问题。以下是 Python 代码来创建这两个矩阵并计算它们的和与乘积：

import numpy as np

# 创建单位矩阵 A
A = np.eye(4)

# 创建对角矩阵 B
B = np.diag([10, 12, 14, 16])

# 计算 A 与 B 的和
C = A + B
print("A + B =\n", C)

# 计算 A 与 B 的乘积
D = np.dot(A, B)
print("A × B =\n", D)

输出结果如下：

A + B =
 [[11.  0.  0.  0.]
  [ 0. 13.  0.  0.]
  [ 0.  0. 15.  0.]
  [ 0.  0.  0. 17.]]
A × B =
 [[10.  0.  0.  0.]
  [ 0. 12.  0.  0.]
  [ 0.  0. 14.  0.]
  [ 0.  0.  0. 16.]]

注意，这里使用了 NumPy 库中的 `eye()` 和 `diag()` 函数来分别创建单位矩阵和对角矩阵。矩阵的和与乘积分别使用了 `+` 和 `dot()` 运算符。

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2. 创建矩阵A为4行4列的单位矩阵，创建矩阵B为4行4列的对角矩阵，且对角线 为 diag{10, 12,14,161

好的，让我来帮你解答这个问题。

首先，我们需要导入NumPy库，以便操作矩阵。你可以使用以下代码导入NumPy库：

import numpy as np

接下来，我们可以使用以下代码创建一个4x4的单位矩阵A：

A = np.eye(4)

这将创建一个形状为4x4的单位矩阵A。

然后，我们可以使用以下代码创建一个4x4的对角矩阵B，且对角线为diag{10, 12, 14, 16}：

B = np.diag([10, 12, 14, 16])

这将创建一个形状为4x4的对角矩阵B，并将对角线设置为[10, 12, 14, 16]。

现在，你已经成功创建了矩阵A和矩阵B。如果你想检查它们是否正确，可以使用以下代码：

print("A =\n", A)
print("B =\n", B)

输出结果应该如下所示：

A =
 [[1. 0. 0. 0.]
  [0. 1. 0. 0.]
  [0. 0. 1. 0.]
  [0. 0. 0. 1.]]
B =
 [[10  0  0  0]
  [ 0 12  0  0]
  [ 0  0 14  0]
  [ 0  0  0 16]]

希望我的回答能够帮助到你。如果你还有其他问题，可以继续问我。

2. 创建矩阵A为4行4列的单位矩阵，创建矩阵B为4行4列的对角矩阵，且对角线 为diag(10, 12, 14, 16): (15分)。 (1)计算A与B的和， (2) 计算A与B的乘积。

可以使用NumPy库来实现这个功能，具体代码如下：

import numpy as np

# 创建4行4列的单位矩阵A
A = np.eye(4)

# 创建4行4列的对角矩阵B，对角线为diag(10, 12, 14, 16)
B = np.diag([10, 12, 14, 16])

# 计算A与B的和
AB_sum = A + B

# 计算A与B的乘积
AB_product = np.dot(A, B)

# 输出结果
print("矩阵A：")
print(A)
print("矩阵B：")
print(B)
print("A与B的和：")
print(AB_sum)
print("A与B的乘积：")
print(AB_product)

输出结果如下：

矩阵A：
[[1. 0. 0. 0.]
 [0. 1. 0. 0.]
 [0. 0. 1. 0.]
 [0. 0. 0. 1.]]
矩阵B：
[[10  0  0  0]
 [ 0 12  0  0]
 [ 0  0 14  0]
 [ 0  0  0 16]]
A与B的和：
[[11.  0.  0.  0.]
 [ 0. 13.  0.  0.]
 [ 0.  0. 15.  0.]
 [ 0.  0.  0. 17.]]
A与B的乘积：
[[10.  0.  0.  0.]
 [ 0. 12.  0.  0.]
 [ 0.  0. 14.  0.]
 [ 0.  0.  0. 16.]]