我有两个列表，一个名为 A，另一个名为 B。A 中的每个元素都是三元组，B 中的每个元素都只是一个数字。我想计算定义为的结果：
结果 = A[0][0] * B[0] + A[1][0] * B[1] + ... + A[n-1][0] * B[n-1 ]
我知道逻辑很简单但是如何用pythonic方式编写？
谢谢！
【问题讨论】：
A 的结构方式是一个二维列表/矩阵。
标签： python dot-product
Python 3.5 有一个显式运算符 @ 用于点积，
所以你可以写
a = A @ B
而不是
a = numpy.dot(A,B)
【讨论】：
@ 操作符是 Numpy 的，而不是 Python 的
@ 是 Python 的，尽管它目前不使用它。 Numpy 在其数组中实现它。
@ 运算符专门用于矩阵乘法，因此 numpy 没有做任何事情：python.org/dev/peps/pep-0465（只是基础 Python 没有矩阵）
import numpy
result = numpy.dot( numpy.array(A)[:,0], B)
http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/
如果你想在没有 numpy 的情况下这样做，请尝试
sum( [a[i][0]*b[i] for i in range(len(b))] )
【讨论】：
我最喜欢的 Pythonic 点积是：
sum([i*j for (i, j) in zip(list1, list2)])
因此，对于您的情况，我们可以这样做：
sum([i*j for (i, j) in zip([K[0] for K in A], B)])
【讨论】：
from operator import mul
sum(map(mul, A, B))
【讨论】：
使用操作符和 itertools 模块：
from operator import mul
from itertools import imap
sum(imap(mul, A, B))
【讨论】：
使用实现dotproductitertools recipe的第三方库more_itertools：
import more_itertools as mit
a = [1, 2, 3]
b = [7, 8, 9]
mit.dotproduct(a, b)
# 50
【讨论】：
>>> X = [2,3,5,7,11]
>>> Y = [13,17,19,23,29]
>>> dot = lambda X, Y: sum(map(lambda x, y: x * y, X, Y))
>>> dot(X, Y)
652
就是这样。
【讨论】：
对于这种事情，最 Pythonic 的方式可能是使用numpy。 ;-)
【讨论】：
人们将 @ 运算符重新指定为点积运算符。这是我使用 vanilla python 的 zip 的代码，它返回一个元组。然后使用列表推导而不是映射。
def dot_product(a_vector,b_vector):
#a1 x b1 + a2 * b2..an*bn return scalar
return sum([an*bn for an,bn in zip(a_vector,b_vector)])
X = [2,3,5,7,11]
Y = [13,17,19,23,29]
print(dot_product(X,Y)) #652
a=[1,2,3]
b=[4,5,6]
print(dot_product(a,b)) #prints 32= 1*4 + 2*5 + 3*6 =
a = [1, 2, 3]
b = [7, 8, 9]
print(dot_product(a,b)) #prints 50
【讨论】：
这可能是重复的解决方案，但是：
>>> u = [(1, 2, 3), (4, 5, 6)]
>>> v = [3, 7]
简单的Python：
>>> sum([x*y for (x, *x2), y in zip(u,v)])
31
或使用numpy（如user57368 的回答中所述）：
import numpy as np
>>> np.dot(np.array(u)[:,0], v)
31
【讨论】：
以上所有答案都是正确的，但在我看来，计算点积最pythonic的方法是：
>>> a=[1,2,3]
>>> b=[4,5,6]
>>> sum(map(lambda pair:pair[0]*pair[1],zip(a,b)))
32
【讨论】：