如何在 Python 中进行点生产?

Question

编写函数 dot_product(M， N(，该函数将两个矩阵 M 和 N 作为参数，并返回包含这些矩阵的点积的新矩阵。

我理解逻辑，但不确定如何乘以每一行和每一列，这就是我到目前为止所拥有的

def dot_product(M, N):
""" takes as parameters two matrices M and N, and returns a new matrix
containing dot product of these matrices
"""
assert( len(M[0]) == len(N)), " innter length differnet " 
new_matrix = zeros(len(M[0]) , len(N))
transP = transpose(N)
storing_values = []
for r in range(len(M)):
for c in range(len(M[0])):
storing_values += M[r][c] * transP[r][c]

我正在使用辅助函数转置来旋转矩阵 N，因此当我迭代时，我正在查看两个矩阵的相同列和行。

输出应如下所示： [[26.00, 4.00] [62.00， 13.00]]

Answer 1

使用 numpy 内置的点积函数看起来很简单： https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.dot.html

应该是大意如下的东西：

import numpy as np
def dot_product(M, N):
return np.dot(np.asarray(M), np.asarray(N))

一般来说，python 中的许多功能已经在像 numpy 这样的包中实现，我尽量不重新发明轮子。不确定这在您的情况下是否可以接受，因为这似乎是一个家庭作业问题，但这是获得两个矩阵的点积的最简单方法。