python中求一个向量与二维矩阵的乘积,结果保存在列表result
时间: 2024-03-06 15:52:21 浏览: 43
可以使用numpy库中的dot()函数来实现向量和矩阵的乘积。假设向量为v,矩阵为m,可以如下计算并保存结果到列表result中:
```python
import numpy as np
v = np.array([1, 2, 3]) # 一个3维的向量
m = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) # 一个3x2的矩阵
result = list(np.dot(v, m)) # 计算向量和矩阵的乘积,并将结果转换成列表
```
这样,result列表中就保存了向量v与矩阵m的乘积。
相关问题
利用二重循环,实现向量与矩阵的乘法运算,结果保存到列表result中
好的,下面是 Python 代码实现:
```python
vector = [1, 2, 3] # 向量
matrix = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]] # 矩阵
result = [] # 存储结果的列表
# 遍历矩阵的行
for row in matrix:
# 初始化当前行的结果为0
row_result = 0
# 遍历向量的元素和矩阵的列
for i, element in enumerate(vector):
# 向量的元素与当前列的对应元素相乘,然后累加到当前行的结果中
row_result += element * row[i]
# 将当前行的结果添加到结果列表中
result.append(row_result)
print(result) # 输出结果
```
输出结果为 `[7, 15, 23]`,表示向量与矩阵的乘积。
python中怎么将一个一维矩阵转换为二维矩阵
可以使用numpy库中的reshape函数将一维矩阵转换为二维矩阵。
示例代码:
```python
import numpy as np
# 定义一维矩阵
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
# 将a转换为2行3列的二维矩阵
b = a.reshape(2, 3)
print(b)
```
输出结果:
```
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
```
在reshape函数中,第一个参数表示转换后的矩阵的行数,第二个参数表示转换后的矩阵的列数。需要注意的是,转换前后矩阵中元素的个数必须相等。