python 矩阵**列表

如果您想要将 Python 中的矩阵与列表相乘，可以使用 NumPy 库中的 `dot()` 函数。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 定义矩阵
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 定义列表
my_list = [2, 3]

# 将列表转换为列向量
my_vector = np.array(my_list).reshape((-1, 1))

# 矩阵与向量相乘
result = np.dot(matrix, my_vector)

print(result)

输出结果为：

[[ 8]
 [18]]

在这个例子中，我们先定义了一个 $2 \times 2$ 的矩阵。然后，我们定义了一个包含两个元素的列表，将其转换为一个列向量，然后将矩阵和向量相乘。最后，我们打印出结果。

请注意，如果您想将一个列表与一个行向量相乘，只需要将 `my_vector` 的 `reshape()` 函数中的参数改为 `(1, -1)` 即可。

相关问题

python矩阵乘法*

在Python中，可以使用`*`操作符来执行矩阵的逐元素相乘，而不是矩阵乘法。要执行矩阵乘法，可以使用`numpy`库中的`dot`函数。以下是使用`numpy`进行矩阵乘法的示例：

import numpy as np

# 定义两个矩阵
matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
matrix2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 执行矩阵乘法
result = np.dot(matrix1, matrix2)

print(result)

这将输出结果：

[[19 22]
 [43 50]]

请注意，这里使用的是`numpy`库，若您尚未安装该库，请使用以下命令安装：

pip install numpy

python矩阵乘法80*60

您可以使用NumPy库中的dot函数来进行矩阵乘法运算。在Python中，首先需要导入NumPy库，然后创建两个矩阵进行乘法运算。

下面是一个实现的例子：

import numpy as np

# 创建两个矩阵
matrix1 = np.random.random((80, 60))
matrix2 = np.random.random((60, 80))

# 进行矩阵乘法运算
result = np.dot(matrix1, matrix2)

# 打印结果
print(result)

在上面的例子中，使用`np.random.random`函数创建了两个随机矩阵`matrix1`和`matrix2`，分别为80x60和60x80的矩阵。然后使用`np.dot`函数进行矩阵乘法运算，并将结果赋值给变量`result`。最后打印出结果。

请注意，这只是一个示例代码，您可以根据您的具体需求进行调整和修改。