python请输入两个矩阵，用循环结构写矩阵点乘。例如有两个矩阵A和B，它们的维度分别为(m,n)和(n,p)，矩阵点乘的结果C的维度为(m,p

)。

示例输入：
请输入矩阵A的维度（用空格隔开）：2 3
请输入矩阵B的维度（用空格隔开）：3 4
请依次输入矩阵A的各个元素，每行用空格隔开：
1 2 3
4 5 6
请依次输入矩阵B的各个元素，每行用空格隔开：
7 8 9 10
11 12 13 14
15 16 17 18

示例输出：
经过矩阵点乘后，两个矩阵的结果为：
[74, 80, 86, 92]
[173, 188, 203, 218]

相关问题

python请输入两个矩阵，用循环结构写矩阵点乘。例如有两个矩阵A和B，它们的维度分别为(m,n)和(n,p)，矩阵点乘的结果C的维度为(m,p)

下面是一种Python代码实现方式：

m = int(input("Enter the number of rows for matrix A: "))
n = int(input("Enter the number of columns for matrix A and rows for matrix B: "))
p = int(input("Enter the number of columns for matrix B: "))

A = []
for i in range(m):
row = []
for j in range(n):
element = int(input("Enter element for matrix A at position ({},{}) ".format(i, j)))
row.append(element)
A.append(row)

B = []
for i in range(n):
row = []
for j in range(p):
element = int(input("Enter element for matrix B at position ({},{}) ".format(i, j)))
row.append(element)
B.append(row)

C = []
for i in range(m):
row = []
for j in range(p):
value = 0
for k in range(n):
value += A[i][k] * B[k][j]
row.append(value)
C.append(row)

print("The resulting matrix C is:")
for row in C:
print(row)

首先输入矩阵A的行数m，同时也是矩阵C的行数，然后输入矩阵A的列数和矩阵B的行数n，以及矩阵B的列数p。接下来循环输入矩阵A和矩阵B的各个元素，然后使用三重循环计算矩阵C中的每个元素，最后输出矩阵C。

python请输入两个矩阵，用循环结构写矩阵点乘。例如有两个矩阵A和B，它们的维度分别为(m,n)和(n,p)，矩阵点乘的结果C的维度为(m,p)。

a = []
b = []
result = []
print("请输入矩阵A：")
# 输入矩阵A
m, n = map(int, input("请输入矩阵A的行数和列数，以空格分隔：").split())
for i in range(m):
row = list(map(int, input("请输入矩阵A的第{}行元素，以空格分隔：".format(i+1)).split()))
a.append(row)
print("请输入矩阵B：")
# 输入矩阵B
n, p = map(int, input("请输入矩阵B的行数和列数，以空格分隔：").split())
for i in range(n):
row = list(map(int, input("请输入矩阵B的第{}行元素，以空格分隔：".format(i+1)).split()))
b.append(row)
# 矩阵点乘
for i in range(m):
row = []
for j in range(p):
dot_product = 0
for k in range(n):
dot_product += a[i][k] * b[k][j]
row.append(dot_product)
result.append(row)
# 输出结果矩阵
print("A与B的点乘结果为：")
for row in result:
print(row)