python中求一个向量与二维矩阵的乘积，结果保存在列表result

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：

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

python向量乘向量转置

### Python 中使用 NumPy 实现向量与其转置的乘法

在 Python 的科学计算库 NumPy 中，可以方便地实现向量及其转置之间的运算。对于两个一维数组 \( \mathbf{v} \)，其转置后的矩阵乘积可以通过 `@` 运算符或 `dot()` 方法来完成。

当执行向量与它的转置相乘时，实际上是在构建一个外积（outer product），这会得到一个秩为二的结果——即形成一个新的二维数组。下面给出具体实例说明这一过程：

import numpy as np

# 定义原始的一维向量 v
v = np.array([1, 2, 3])

# 计算该向量同自身的转置做内积 vv.T 或者说 outer product
result_matrix = v[:, None] @ v[None, :]

print(result_matrix)

上述代码片段创建了一个简单的三维列向量，并通过广播机制将其扩展成适当形状来进行矩阵乘法操作[^1]。这里利用了切片索引技巧，在原有一维基础上增加新轴以匹配所需维度；接着采用矩阵乘法规则获得最终输出。

另外值得注意的是，如果希望对浮点数类型的数值进行四舍五入处理，则可调用 `np.around()` 函数[^2]。不过在这个特定例子中并不涉及此需求。

最后展示给定样例中的多维数组定义方式作为补充参考资料[^3]。

用python语言，创建两个二级嵌套列表[[8,10,11],[3,7,4]]和[[4,6],[2,5],[-3,-1]],计算这两个矩阵的乘积

在Python中，计算两个二维列表（矩阵）的乘积通常适用于它们是向量（一维数组）的情况，因为矩阵乘法需要满足一定的规则，即第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数。然而，给定的两个列表都是两层嵌套的，所以它们并不构成标准的矩阵乘法。

如果你想要对这些列表元素进行某种操作，比如对应位置相乘并求和，你可以简单地遍历每个元素并执行相应的运算。不过，如果这是矩阵乘法的误解，那么你需要将它们转换成真正的矩阵（一维列表）才能进行乘法。

如果你想把这两个列表看作是一维数组（相当于线性方阵），你可以这样做：

list1 = [[8, 10, 11], [3, 7, 4]]
list2 = [[4, 6], [2, 5], [-3, -1]]

# 将列表展平为一维数组
vector1 = [i for sublist in list1 for i in sublist]
vector2 = [j for sublist in list2 for j in sublist]

# 对应位置相乘并求和
result = [sum(x * y for x, y in zip(vector1, vector2))]

这会返回单个元素的结果，因为它不是真正意义上的矩阵乘法。