怎么用python计算矩阵乘法

在Python中，你可以使用`numpy`库来计算矩阵乘法。以下是使用`numpy`进行矩阵乘法的几种方法：

1. 使用`numpy.matmul（）`函数：

 import numpy as np 创建矩阵 matrix_a = np.array（[[1, 2], [3, 4]]） matrix_b = np.array（[[5, 6], [7, 8]]） 使用matmul（）函数进行矩阵乘法 result_matrix = np.matmul（matrix_a, matrix_b） print（result_matrix） 输出：array（[[19, 22], [43, 50]]） 

2. 使用`numpy.dot（）`函数：

 import numpy as np 创建矩阵 matrix_a = np.array（[[1, 2], [3, 4]]） matrix_b = np.array（[[5, 6], [7, 8]]） 使用dot（）函数进行矩阵乘法 result_matrix = np.dot（matrix_a, matrix_b） print（result_matrix） 输出：array（[[19, 22], [43, 50]]） 

3. 使用`*`运算符（注意：这实际上是元素对应相乘后求和，不是矩阵乘法）：

 import numpy as np 创建矩阵 matrix_a = np.array（[[1, 2], [3, 4]]） matrix_b = np.array（[[5, 6], [7, 8]]） 使用*运算符进行矩阵乘法 result_matrix = matrix_a * matrix_b print（result_matrix） 输出：array（[[ 5, 12], [21, 32]]） 

4. 使用自定义函数进行矩阵乘法：

 def matrix_multiply（matrix1, matrix2）: new_matrix = [[0 for j in range（len（matrix2））] for i in range（len（matrix1））] for i in range（len（matrix1））: for j in range（len（matrix2））: for k in range（len（matrix2））: new_matrix[i][j] = matrix1[i][k] * matrix2[k][j] return new_matrix 创建矩阵 matrix_a = [[1, 2], [3, 4]] matrix_b = [[5, 6], [7, 8]] 使用自定义函数进行矩阵乘法 result_matrix = matrix_multiply（matrix_a, matrix_b） print（result_matrix） 输出：[[19, 22], [43, 50]] 

以上是使用`numpy`进行矩阵乘法的几种方法。你可以根据你的需要选择合适的方法。