如何把A的第二列和B第一行进行相乘，得到新的矩阵？

Question

如何把A的第二列和B第一行进行相乘，得到新的矩阵？

A=np.array([
   [0,1],
    [0,2],
    [0,3]
])
B=np.array([
   [1,2],
    [0,0]
])

Answer 1

该回答引用自GPT-3.5,由博主GISer Liu编写：

首先，我们需要明确题目中的要求，即将矩阵A的第二列与矩阵B的第一行进行相乘，生成一个新的矩阵。
接下来，我们来分析问题：

1. 确定矩阵A和B的维度，以便进行相乘操作。
2. 提取矩阵A的第二列和矩阵B的第一行。
3. 对提取出的向量进行相乘操作。
4. 最后，生成新的矩阵。
   基于以上分析，我们可以编写相应的代码来实现。
   pythonCopy code

   import numpy as np
   # 定义矩阵A和B
   A = np.array([
   [0, 1],
   [0, 2],
   [0, 3]
   ])
   B = np.array([
   [1, 2],
   [0, 0]
   ])
   # 提取矩阵A的第二列和矩阵B的第一行
   column_of_A = A[:, 1]
   row_of_B = B[0, :]
   # 对提取出的向量进行相乘操作
   result = np.outer(column_of_A, row_of_B)
   print("新的矩阵为：")
   print(result)
   

   在这段代码中，我们使用了NumPy库中的np.outer()函数来计算两个向量的外积，从而得到新的矩阵。

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