使用numpy对应行的向量点积

可以通过numpy库中的dot函数来实现。具体步骤如下：

1. 导入numpy库：在代码中导入numpy库，可以使用以下语句：

import numpy as np

1. 创建两个矩阵：假设我们有两个矩阵A和B，其中A的形状为(m, n)，B的形状为(m, p)，表示A有m行n列，B有m行p列。可以使用numpy的array函数创建这两个矩阵：

A = np.array([[a11, a12, ..., a1n],
              [a21, a22, ..., a2n],
              ...,
              [am1, am2, ..., amn]])

B = np.array([[b11, b12, ..., b1p],
              [b21, b22, ..., b2p],
              ...,
              [bm1, bm2, ..., bmp]])

1. 对应行的向量点积：使用numpy的dot函数对A和B的对应行进行向量点积操作，得到结果矩阵C。点积操作是将A的第i行与B的第i行进行点积运算，结果存储在C的第i行。可以使用以下代码实现：

C = np.dot(A, B.T)

其中，B.T表示B的转置矩阵，确保B的行数与A的行数相同。

1. 结果解释：得到结果矩阵C后，C的形状为(m, m)，表示C有m行m列。C的第i行第j列的元素表示A的第i行与B的第j行的向量点积结果。

总结： 使用numpy对应行的向量点积可以通过导入numpy库，创建两个矩阵A和B，然后使用dot函数对A和B的对应行进行点积运算，得到结果矩阵C。C的第i行第j列的元素表示A的第i行与B的第j行的向量点积结果。

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