编写一个 Python 函数,计算一个矩阵与一个向量的点积。如果矩阵与向量无法进行点积运算,则返回 -1。

### Python 实现矩阵与向量点积 为了实现一个能够处理不兼容维度情况下的矩阵与向量点积的函数,在遇到不匹配的情况下返回 `-1` 是一种有效的方法。下面是一个基于 NumPy 库的例子,该库提供了高效的数组操作功能。 #### 使用NumPy实现矩阵-向量点积并检查维度兼容性 ```python import numpy as np def matrix_vector_dot(matrix, vector): mat = np.array(matrix) vec = np.array(vector) if mat.shape[1] != vec.shape[0]: return -1 result = np.dot(mat, vec) return result.tolist() ``` 此代码片段首先将输入转换成 `numpy.ndarray` 类型的对象以便于后续运算[^2]。接着通过比较矩阵的最后一维大小和向量的第一维(也是唯一一维)来验证两者是否可以相乘;如果不满足条件,则直接返回 `-1` 表明存在维度冲突。如果尺寸合适,则调用内置的 `np.dot()` 方法完成实际的点积计算,并最终把结果转回列表形式输出[^3]。 对于 PyTorch 用户来说,也可以利用其提供的张量操作接口来进行类似的判断: #### 利用PyTorch进行矩阵-向量点积及其维度校验 ```python import torch def pytorch_matrix_vector_dot(matrix_tensor, vector_tensor): if matrix_tensor.size(-1) != vector_tensor.numel(): return -1 result = torch.mv(matrix_tensor, vector_tensor) return result.tolist() ``` 这里假设传入的是已经创建好的 PyTorch Tensor 对象。同样地先做了一次简单的形状对比以确认能否执行乘法操作。一旦发现无法匹配就立即给出错误提示即返回值 `-1` 。当一切正常时则采用 `torch.mv()` 来获取最后的结果。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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