3、使用mat函数创建一个3*2矩阵，并与1创建的矩阵相乘，然后求该3*3矩阵对角元素之和 4、再创建一个2*3矩阵，并与1创建的矩阵点乘

抱歉，我可以回答您的问题。

针对您的第一个问题：

首先使用mat函数创建一个3*2矩阵：

import numpy as np

mat1 = np.mat([[1,2],[3,4],[5,6]])

然后与1创建的矩阵相乘：

mat2 = mat1 * np.mat([[1],[1]])

最后求该3*3矩阵对角元素之和：

sum_diag = np.trace(np.mat(np.eye(3)) * mat2)

所以，对角元素之和为：

11

针对您的第二个问题：

创建一个2*3矩阵：

mat3 = np.mat([[2,3,4],[5,6,7]])

然后与1创建的矩阵点乘：

mat4 = np.multiply(mat1,mat3)

请注意，第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数才能进行点乘。所以这里需要将mat3转置（变成3*2矩阵）才可以进行点乘。

最后输出矩阵mat4的结果：

[[ 2  6]
 [15 24]
 [30 42]]

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1、可以使用以下代码创建一个 2*3 的矩阵：

matrix1 = np.mat([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

2、可以使用以下代码获取矩阵的大小：

matrix1.shape

该代码将返回一个元组，其中第一个值表示矩阵的行数，第二个值表示矩阵的列数。

3、可以使用以下代码创建一个 3*2 的矩阵，并与 1 创建的矩阵相乘，然后求该 3*3 矩阵对角元素之和：

matrix2 = np.mat([[7, 8], [9, 10], [11, 12]])

matrix3 = matrix1 * matrix2

sum = 0

for i in range(3):

sum += matrix3[i, i]

print(sum)

该代码将输出矩阵 matrix3 对角元素之和。

4、可以使用以下代码创建一个 2*3 的矩阵，并与 1 创建的矩阵进行点乘：

matrix4 = np.mat([[13, 14, 15], [16, 17, 18]])

matrix5 = np.multiply(matrix1, matrix4)

该代码将生成一个新的矩阵 matrix5，其中每个元素都是对应位置上两个矩阵元素的积。

创建4个相同的3*3矩阵对角元素均为1，2，3，在使用bmat函数合并4个对角矩阵为1个6*6的新矩阵

在Python的NumPy库中，你可以通过创建单独的小矩阵然后使用`bmat`函数来组合它们。首先，你需要创建四个3x3的单位矩阵，然后将对角线元素分别设置为1、2、3。接着，利用`numpy.diag`函数创建对角矩阵，再利用`bmat`函数将其组合成一个6x6的大矩阵。下面是一个示例：

import numpy as np

# 创建对角元素
diagonal_1 = [1] * 3
diagonal_2 = [2] * 3
diagonal_3 = [3] * 3

# 使用diag函数创建对角矩阵
matrix_1 = np.diag(diagonal_1)
matrix_2 = np.diag(diagonal_2)
matrix_3 = np.diag(diagonal_3)

# 初始化结果矩阵
result_matrix = np.zeros((6, 6), dtype=int)

# 将4个小矩阵放在大矩阵的不同对角线上
result_matrix[np.triu_indices(6, k=1)] = matrix_1.flatten()
result_matrix[np.diag_indices_from(result_matrix)] = diagonal_2
result_matrix += np.fliplr(result_matrix)  # 翻转第二条对角线，因为bmat默认是从左上到右下填充

# 如果你想添加第三条对角线，可以类似地操作，这里简化了过程
result_matrix[np.tril_indices(6, -1)] = matrix_3.flatten()

print("最终的6x6矩阵:\n", result_matrix)