不使用库函数只能用基础语法

在Python中，如果你不想使用内置的库函数（如`numpy`或`scipy`），而是要用基础语法实现矩阵卷积，你需要手动编写循环来完成这个任务。这通常涉及到两层嵌套循环：外层遍历输入矩阵的行，内层遍历每一行和另一个矩阵对应列的元素。以下是一个简单的例子，假设`a`和`b`是两个二维列表表示的矩阵：

def manual_convolution(matrix_a, matrix_b):
    m, n = len(matrix_a), len(matrix_a[0])
    p, q = len(matrix_b), len(matrix_b[0])
    
    # 初始化结果矩阵
    convolved = [[0] * (n + p - 1) for _ in range(m)]
    
    for i in range(m):
        for j in range(n):
            for k in range(p):
                for l in range(q):
                    convolved[i][j+k] += matrix_a[i][j] * matrix_b[k][l]
    
    return convolved

# 使用基础语法创建示例矩阵
matrix_a = [[1, 2], [3, 4]]
matrix_b = [[5, 6], [7, 8]]

# 手动卷积
result = manual_convolution(matrix_a, matrix_b)
print("Manually computed convolution:")
for row in result:
    print(row)

注意，这个方法效率较低，对于大矩阵会消耗较多时间和内存。在实际项目中，除非有特定的理由不使用库函数，否则推荐使用高效的库函数。