编写一个函数，该函数计算矩阵和向量的点积。如果矩阵无法与向量进行点积，则返回 -1。
[编程题]矩阵和向量的点积
- 热度指数：3627 时间限制：C/C++ 1秒，其他语言2秒 空间限制：C/C++ 256M，其他语言512M
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输入描述:
第一行输入矩阵，第二行输入需要相乘的向量。
输出描述:
输出对应的点积，返回结果以list形式
示例1
输入
[[3, 5, 2], [1, 0, 4], [2, 3, 1]] [2, 1, 3]
输出
[17, 14, 10]
说明
示例2
输入
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]] [1, 2]
输出
-1
说明
矩阵维度（2,3），向量维度（2，1），维度不匹配，返回-1
备注:
1.Python3对应的输入、输出已给出，您只用实现核心功能函数即可。2.支持numpy、scipy、pandas、scikit-learn库。
def matrix_vector_dot_product(matrix, vector):
# 补全代码
if len(matrix[0]) != len(vector):
return -1
else:
result = []
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import ast
def matrix_vector_dot():
# 读取输入
matrix_str = input().strip()
vector_str = input().strip()
try:
# 解析输入
ma
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import numpy as np
def matrix_vector_dot_product(matrix, vector):
matrix_arr = np.array(matrix)
vector_arr = np.array(vector)
if matrix_a
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思路： 矩阵 * 向量 需要满足的条件：二维矩阵的列数 = 向量的元素长度（即len()）。 在这道题里面相对简单我们只需要使用=shape=返回矩阵的列数n，然后跟向量的len对比，如果不匹配，返回-1，如果匹配则调用=dot函数= or =@符号= or =matmu
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对于维度为n*m的矩阵A和一个k维向量x相乘时,会出现如下情况：
如果m=k,返回A和x的点积: ;
如果m≠k,返回-1，表示无法相乘
def matrix_vector_dot_product(a, b):
# 如果矩阵A的列数不等于向量b的长度，则返回-1
if len(a[0
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def matrix_vector_dot_product(matrix, vector):
if not matrix or not vector:
return -1
if isinstance(vector[0],list):
return -
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def matrix_vector_dot_product(matrix, vector):
# 补全代码
if len(matrix[0]) != len(vector):
return -1
else:
result = []
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def matrix_vector_dot_product(matrix, vector):
# 补全代码
# 判断矩阵是否为空
if not matrix or not vector:
return -1
# 矩阵的列数
num_c
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import numpy as np
def matrix_vector_dot_product(matrix, vector):
# 补全代码
temp_matrice = np.array(matrix)
temp_vector = np.array(vector)
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难度：
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