1、创建一个10*10的矩阵A，要求边界全是1，中间全是0 2、创建一个对角矩阵B，对角线上元素以次位1,2,3,4,5,6,7,8, 9,10 3、手工计算结果C=AB

创建一个10*10的矩阵A，其中边界全是1，中间全是0，可以使用Python的NumPy库来实现：

import numpy as np

# 定义矩阵大小
size = 10

# 创建全零矩阵
matrix_A = np.zeros((size, size))

# 设置边界为1
matrix_A[0, :] = 1
matrix_A[:, 0] = 1
matrix_A[-1, :] = 1
matrix_A[:, -1] = 1

print(matrix_A)

接下来，我们创建一个对角矩阵B，对角线上的元素按照1到10递增：

matrix_B = np.diag(np.arange(1, 11))
print(matrix_B)

现在我们手动计算结果C=AB，但由于这两个矩阵的维度并不匹配（一个10x10，另一个1x10），直接相乘是不可以的。如果A是一个行向量，我们可以这样做：

if matrix_A.shape[0] == 1 and matrix_B.shape[1] == matrix_A.shape[1]:
    result_C = matrix_A * matrix_B
else:
    print("矩阵A和B无法直接相乘，因为它们的维度不匹配。")

如果你想要的是将B的每个元素应用到对应位置的A矩阵上，那这已经不是一个简单的乘法问题，而是相当于逐个元素的赋值操作。

相关问题

1、创建一个10*10的矩阵A，要求边界全是1，中间全是0 2、创建一个对角矩阵B，对角线上元素以次位1，2,3,4,5,6,7,8, 9,10 3、编程计算矩阵C=AB,并手工计算结果

1. 在Python中，你可以使用numpy库来创建这样的矩阵。首先需要安装numpy，如果还没有安装可以运行`pip install numpy`。

import numpy as np

# 创建一个10x10的矩阵A，边界全为1，中间全为0
A = np.ones((10, 10))
row, col = A.shape
A[(row//2)-1:(row//2)+2, (col//2)-1:(col//2)+2] = 0  # 中间区域设置为0

print(A)

2. 对角矩阵B可以通过循环或者numpy数组操作直接生成：

# 创建一个10x10的对角矩阵B，对角线上的元素从1到10
B = np.diag(np.arange(1, 11))

print(B)

3. 矩阵乘法 `C = AB` 可以直接通过numpy的dot函数计算：

C = np.dot(A, B)

print("C的结果：")
print(C)

注意，这里假设A和B的行数和列数相匹配才能进行乘法运算。由于A是一个全1的矩阵，乘以对角矩阵B之后，结果矩阵C将沿对角线方向有与B对角线元素相同的值，其余位置都是0。

创建一个88的ndarray对象，且矩阵边界全为5，里面主对角线为1，其余为0的矩阵。

你可以使用NumPy库来创建这样一个二维数组（ndarray）。首先，你需要导入NumPy模块，然后可以使用`numpy.eye()`函数生成一个单位矩阵，再加上你想要的边界值。考虑到需要全为5，我们可以将单位矩阵乘以5，然后再替换掉主对角线之外的元素为0。下面是一个示例：

import numpy as np

# 定义矩阵大小
size = 88

# 使用numpy.eye()生成单位矩阵，注意这个函数默认生成的是方阵，我们这里需要指定行数
identity_matrix = np.eye(size)

# 将所有值乘以5
matrix_with_5s = identity_matrix * 5

# 初始化全零矩阵，大小与上面的一样
full_zero_matrix = np.zeros((size, size))

# 只保留主对角线上5的位置，其余位置置为0
main_diagonal_indices = list(range(size))
main_diagonal = matrix_with_5s[main_diagonal_indices, main_diagonal_indices]
full_zero_matrix.flat[::size + 1] = main_diagonal  # 这里通过步长选择主对角线

# 现在full_zero_matrix就是你要的结果
print(full_zero_matrix)