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。

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