下面程序的运行结果为？ import numpy as np a = np.arange(3*4*5*6).reshape(3,4,5,6) b = a.reshape(5,4,6,3) print(a.dot(b).shape)

这段程序会抛出一个异常，因为张量 a 和 b 的维度无法进行矩阵乘法运算。

在 numpy 中，两个张量进行矩阵乘法运算时，要求矩阵 A 的最后一维的大小必须等于矩阵 B 的倒数第二维的大小，而其他维度的大小可以不同。在这个例子中，张量 a 的最后一维是 6，而张量 b 的倒数第二维是 6，两者不相等，所以无法进行矩阵乘法运算。

相关问题

1.以下程序的执行结果是 import numpy as np a=np.arange (12) . reshape (2, 6)c=a. ravel () с[0]=100 print (a)

执行结果为：

[[100   1   2   3   4   5]
 [  6   7   8   9  10  11]]

解释如下：

首先，我们导入了NumPy库，并创建了一个包含12个元素的一维数组a，然后将其重新形状为2×6的二维数组。

接下来，我们使用ravel()函数将数组a展平成一个一维数组，并将其赋值给变量c。

然后，我们将c的第一个元素修改为100。

最后，我们打印原始数组a的内容，可以看到数组a的第一个元素也被修改为了100。这是因为在执行c=a.ravel()时，变量c和数组a共享了相同的内存空间，所以对c的修改也会影响到数组a。

7.以下程序的执行结果是 import numpy as np x=np.arange (100) . reshape (10， 10) condition=np .mod(x,2)==0 print (np.extract (condition, x))

该程序的执行结果是打印出数组 x 中所有偶数元素。

具体来说，程序首先导入了 numpy 库，并使用 arange() 和 reshape() 函数生成一个 10x10 的二维数组 x。然后，使用 mod() 函数和布尔索引(condition) 来筛选出 x 中所有偶数元素，并使用 extract() 函数将结果打印出来。