python矩阵乘法不用numpy

可以使用Python内置的列表来实现矩阵乘法，具体操作如下：

# 定义两个矩阵
A = [[1, 2], [3, 4]]
B = [[5, 6], [7, 8]]

# 初始化结果矩阵C
C = [[0, 0], [0, 0]]

# 矩阵乘法
for i in range(len(A)):
    for j in range(len(B[0])):
        for k in range(len(B)):
            C[i][j] += A[i][k] * B[k][j]

# 输出结果矩阵C
for row in C:
    print(row)

输出结果：

[19, 22]
[43, 50]

其中，`A`和`B`分别代表两个矩阵，`C`代表结果矩阵。在矩阵乘法的三重循环中，`i`代表结果矩阵的行，`j`代表结果矩阵的列，`k`代表两个矩阵相乘的元素位置。

相关问题

python矩阵乘法numpy

在 Python 中使用 NumPy 库进行矩阵乘法非常方便。可以使用 `numpy.dot()` 函数来实现矩阵乘法操作。

以下是一个简单的例子，展示如何使用 NumPy 进行矩阵乘法：

import numpy as np

# 创建矩阵 A 和 B
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
B = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 矩阵乘法
C = np.dot(A, B)

# 打印结果
print(C)

输出结果为：

[[19 22]
 [43 50]]

在以上代码中，我们首先使用 NumPy 创建了两个矩阵 A 和 B，然后使用 `numpy.dot()` 函数执行矩阵乘法操作。最后，我们将结果存储在 C 中，并打印输出。

python矩阵乘法

在 Python 中，要进行矩阵乘法操作，可以使用 NumPy 库中的 dot 函数。具体操作步骤如下：

1. 导入 NumPy 库：`import numpy as np`

2. 定义两个矩阵 A 和 B：

   A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
   B = np.array([[5, 6], [7, 8]])

3. 使用 dot 函数进行矩阵乘法操作：

   C = np.dot(A, B)

或者使用 @ 符号进行矩阵乘法操作：

   C = A @ B

4. 输出结果：

   print(C)

输出结果为：

   [[19 22]
    [43 50]]