python编程实现矩阵A与矩阵B叉乘的结果。 其中矩阵A维度为mxn , 矩阵B维度为nxm .

矩阵A与矩阵B的叉乘结果为一个mxm的矩阵，可以使用numpy库中的dot函数来实现。代码如下：

import numpy as np
A = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
B = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
result = np.dot(A, B)
print(result) # 输出结果为：[[ 9 12 15] [19 26 33] [29 40 51]]

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编程实现矩阵A与矩阵B叉乘的结果。 其中矩阵A维度为mxn , 矩阵B维度为nxm .

下面是Python代码实现矩阵A与矩阵B叉乘的结果：

def matrix_multiplication(A, B):
    m, n = len(A), len(A[0])
    result = [[0] * m for _ in range(m)]
    
    for i in range(m):
        for j in range(m):
            for k in range(n):
                result[i][j] += A[i][k] * B[k][j]
    
    return result

其中，`A` 和 `B` 分别代表两个矩阵，`m` 和 `n` 分别代表 `A` 矩阵的行数和列数。`result` 是一个 `m x m` 的矩阵，用来存储结果。在循环中，我们遍历 `A` 矩阵的每一行和 `B` 矩阵的每一列，并计算它们的乘积，最终将结果保存到 `result` 矩阵中。

需要注意的是，这里假设了矩阵 `B` 的列数和矩阵 `A` 的行数相等，才能进行矩阵乘法运算。

矩阵B叉乘矩阵A得到矩阵C，B存在逆矩阵，C叉乘B的逆矩阵是否为A？

不一定，矩阵B叉乘矩阵A得到的矩阵C，其逆矩阵为A的充分必要条件是矩阵A和B都存在逆矩阵且满足B的逆矩阵叉乘A的逆矩阵等于A的逆矩阵叉乘C的逆矩阵，即B^-1×A^-1=A^-1×C^-1。如果满足这个条件，那么C的逆矩阵叉乘B的逆矩阵就等于A的逆矩阵，即(A^-1) = (C^-1)×(B^-1)。

但是，如果矩阵A或者B不存在逆矩阵，那么上述结论就不成立。因为逆矩阵的存在是求解方程组的充分必要条件，如果方程组无解或者有多个解，那么就不可能存在逆矩阵。所以，需要分别判断矩阵A和B是否存在逆矩阵以及满足上述条件。