row_permutations = [itertools.permutations(row) for row in mp] matrix_permutations = itertools.product(*row_permutations)那这里的matrix_permutations呢，给我一些示例

`matrix_permutations = itertools.product(*row_permutations)` 会对 `row_permutations` 中的每个迭代器进行排列，然后将它们的笛卡尔积作为最终结果。因为 `row_permutations` 中的每个迭代器都是对应矩阵 `mp` 中的一行进行排列的，所以 `matrix_permutations` 中的每个元素都是一个排列好的矩阵。

以下是一个示例：

假设有一个矩阵 `mp`：

mp = [
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9]
]

使用 `row_permutations = [itertools.permutations(row) for row in mp]` 对每一行进行排列操作，并使用 `matrix_permutations = itertools.product(*row_permutations)` 对整个矩阵进行排列操作后，将得到以下 `matrix_permutations`：

[
    ((1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)),
    ((1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 9, 8)),
    ((1, 2, 3), (4, 6, 5), (7, 8, 9)),
    ((1, 2, 3), (4, 6, 5), (7, 9, 8)),
    ((1, 3, 2), (4, 5, 6), (7, 8, 9)),
    ((1, 3, 2), (4, 5, 6), (7, 9, 8)),
    ((1, 3, 2), (4, 6, 5), (7, 8, 9)),
    ((1, 3, 2), (4, 6, 5), (7, 9, 8)),
    ((2, 1, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)),
    ((2, 1, 3), (4, 5, 6), (7, 9, 8)),
    ((2, 1, 3), (4, 6, 5), (7, 8, 9)),
    ((2, 1, 3), (4, 6, 5), (7, 9, 8)),
    ((2, 3, 1), (4, 5, 6), (7, 8, 9)),
    ((2, 3, 1), (4, 5, 6), (7, 9, 8)),
    ((2, 3, 1), (4, 6, 5), (7, 8, 9)),
    ((2, 3, 1), (4, 6, 5), (7, 9, 8)),
    ((3, 1, 2), (4, 5, 6), (7, 8, 9)),
    ((3, 1, 2), (4, 5, 6), (7, 9, 8)),
    ((3, 1, 2), (4, 6, 5), (7, 8, 9)),
    ((3, 1, 2), (4, 6, 5), (7, 9, 8)),
    ((3, 2, 1), (4, 5, 6), (7, 8, 9)),
    ((3, 2, 1), (4, 5, 6), (7, 9, 8)),
    ((3, 2, 1), (4, 6, 5), (7, 8, 9)),
    ((3, 2, 1), (4, 6, 5), (7, 9, 8))
]

可以看到，这里的每个元素都是一个排列好的矩阵，其中第一个元素 `((1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9))` 就是原始矩阵 `mp`，而其他元素则是对 `mp` 进行不同排列得到的。