回顾 矩阵与向量相乘
设有一个矩阵A(2行3列),设有一个列向量(3个分量)
不难发现,矩阵×列向量,就是把矩阵看做是n个行向量
然后与被乘的向量进行点乘,点乘得到的数量,就构成了一个新的向量
上面的计算过程如下:
回顾:矩阵×列向量的必要前提
并不是所有矩阵都可和任意列向量相乘,若要相乘,需满足的条件:
矩阵的列数=列向量的分量个数(或叫元素个数),和矩阵有几行无关。
其实很好理解,因为向量点乘必须维度相同。
对于每个行向量,维度就是列数。
代码实现
示例:
Example:
input: a = [[1,2],[2,4]], b = [1,2]
output:[5, 10]
reasoning: 1 * 1 + 2*2 = 5; 1*2+ 2*4 = 10
下面给出实现代码:
def matrix_dot_vector(a:list[list[int|float]],b:list[int|float])-> list[int|float]:
# 维度不同,返回-1
if(len(a[0])!=len(b)):
return -1;
c=[]
for i in a:
ans=0
for j in range(len(i)):
ans+=(i[j]*b[j])
c.append(ans)
return c
标签:Python,矩阵,float,list,乘以,int,ans,向量
From: https://blog.csdn.net/qq_35328355/article/details/141872154