如何在Python中计算两个向量的点积？

在向量计算中，点积是两个向量的数量积，也称为内积或点乘积。点积在计算机图形学、机器学习等领域有着广泛的应用，Python中也提供了方便计算向量点积的方法。

1. Python中的向量

在Python中，可以使用列表、元组、数组等数据结构表示向量。下面是示例代码，演示了使用列表表示三维向量（1,2,3）以及使用numpy数组表示。

# 使用列表表示三维向量
v1 = [1, 2, 3]

# 使用numpy数组表示三维向量
import numpy as np
v2 = np.array([1, 2, 3])

2. 计算向量点积的Python函数

Python提供了多种计算向量点积的方法，下面分别介绍：

2.1 使用内置函数

使用Python内置的zip和sum函数，可以实现向量点积的计算。

def dot_product(v1, v2):
    return sum(x*y for x, y in zip(v1, v2))

2.2 使用numpy函数

使用numpy提供的dot函数，可以计算两个向量的点积。这种方法不仅简单方便，而且速度相对较快。

import numpy as np

def dot_product(v1, v2):
    return np.dot(v1, v2)

3. 示例代码

下面是演示如何计算两个向量的点积的完整代码：

import numpy as np

def dot_product(v1, v2):
    return np.dot(v1, v2)

# 使用列表表示三维向量
v1 = [1, 2, 3]

# 使用numpy数组表示三维向量
v2 = np.array([1, 2, 3])

# 计算向量点积
dp = dot_product(v1, v2)

# 输出结果
print(dp)

以上代码的输出结果为：14。