输入矩阵a和b，输出a和b的乘积

好的，这是一个矩阵乘法的问题。假设矩阵a是一个m行n列的矩阵，矩阵b是一个n行p列的矩阵，则它们的乘积c是一个m行p列的矩阵。矩阵乘法的计算公式为：

c_{i,j} = \sum_{k=1}^{n} a_{i,k} \cdot b_{k,j}

其中，i表示c矩阵的行号，j表示c矩阵的列号，k表示a和b矩阵中的某一列。

下面是一个Python代码实现：

def matrix_multiplication(a, b):
    m = len(a)
    n = len(a[0])
    p = len(b[0])
    c = [[0] * p for _ in range(m)]
    for i in range(m):
        for j in range(p):
            for k in range(n):
                c[i][j] += a[i][k] * b[k][j]
    return c

其中，a和b是两个二维列表，表示矩阵。函数返回一个c矩阵，也是一个二维列表。

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输入矩阵a和b,输出a和b的乘积

好的，可以使用矩阵乘法来实现。假设矩阵a的大小为m x n，矩阵b的大小为n x p，则输出矩阵c的大小为m x p。

下面是一个使用Python实现矩阵乘法的示例代码：

def matrix_multiply(a, b):
    m, n = len(a), len(a[0])
    p = len(b[0])
    c = [[0] * p for _ in range(m)]
    for i in range(m):
        for j in range(p):
            for k in range(n):
                c[i][j] += a[i][k] * b[k][j]
    return c

其中，a和b分别表示输入的矩阵，c表示输出的矩阵。代码中使用了三重循环来实现矩阵乘法，时间复杂度为O(mnp)。

输入矩阵a和b,输出a和b的乘积。

好的，可以使用矩阵乘法来实现。假设矩阵a的大小为m x n，矩阵b的大小为n x p，则输出矩阵c的大小为m x p。

下面是一个使用Python实现矩阵乘法的示例代码：

def matrix_multiply(a, b):
    m, n = len(a), len(a[0])
    p = len(b[0])
    c = [[0] * p for _ in range(m)]
    for i in range(m):
        for j in range(p):
            for k in range(n):
                c[i][j] += a[i][k] * b[k][j]
    return c

其中，a和b分别表示输入的矩阵，c表示输出的矩阵。代码中使用了三重循环来实现矩阵乘法，时间复杂度为O(mnp)。