面试题：Python中NumPy多维数组的矩阵运算

Question

给定两个NumPy的二维数组A和B，A是3x2的数组，元素为[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]；B是2x3的数组，元素为[[7, 8, 9], [10, 11, 12]]。请使用NumPy实现矩阵乘法，并处理可能出现的维度不匹配异常，返回正确的结果或给出异常处理的信息。

Answer 1

import numpy as np

A = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
B = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]])

try:
    result = np.dot(A, B)
    print(result)
except ValueError as e:
    print(f"维度不匹配异常: {e}")

1. 代码解释：
   • 首先导入numpy库，这是Python中常用的数学计算库。
   • 定义了二维数组A和B，它们的维度分别是3x2和2x3，满足矩阵乘法的维度要求（前一个矩阵的列数等于后一个矩阵的行数）。
   • 使用np.dot函数进行矩阵乘法，np.dot是numpy中用于矩阵乘法的函数。
   • 使用try - except语句捕获可能出现的ValueError异常，当矩阵维度不匹配时，np.dot会抛出该异常。如果捕获到异常，打印异常信息。如果没有异常，打印矩阵乘法的结果。

结果为：

[[27 30 33]
 [61 68 75]
 [95 106 117]]