python构建一个任意矩阵相乘函数代码

在Python中，我们可以使用`numpy`库来方便地创建并计算矩阵的乘法。`numpy`是一个强大的数学库，其中包含大量的矩阵运算功能。下面是一个简单的例子，展示如何编写一个函数来计算两个任意大小矩阵的乘法：

import numpy as np

def matrix_multiply(matrix1, matrix2):
    # 检查矩阵能否相乘
    if len(matrix1[0]) != len(matrix2):
        raise ValueError("Matrix dimensions are not compatible for multiplication")

    # 使用numpy的dot()函数计算矩阵乘积
    result = np.dot(matrix1, matrix2)
    
    return result

# 示例：
matrix_a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
matrix_b = np.array([[5, 6], [7, 8]])

result = matrix_multiply(matrix_a, matrix_b)
print(result)

在这个函数中，我们首先检查两个矩阵的列数是否匹配，因为矩阵乘法要求左矩阵的列数等于右矩阵的行数。然后，我们使用`np.dot()`函数计算它们的乘积，并返回结果。

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当然可以，我们可以使用Python的基本列表推导和嵌套循环来构建一个简单的矩阵相乘函数。下面是一个示例，它实现了两个二维矩阵的乘法：

def matrix_multiply(matrix1, matrix2):
    # 检查输入是否是二维列表，并确保它们可以相乘
    if not (isinstance(matrix1, list) and isinstance(matrix2, list)):
        raise ValueError("Both inputs must be lists of lists.")
    row1, col1 = len(matrix1), len(matrix1[0])
    row2, col2 = len(matrix2), len(matrix2[0])
    
    # 确保第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数
    if col1 != row2:
        raise ValueError("The number of columns in the first matrix must match the number of rows in the second matrix.")

    # 初始化结果矩阵，所有元素都是0
    result = [[0] * col2 for _ in range(row1)]

    # 计算矩阵乘积
    for i in range(row1):
        for j in range(col2):
            for k in range(col1):  # 这里是计算每个元素的乘积和累加过程
                result[i][j] += matrix1[i][k] * matrix2[k][j]

    return result

# 示例使用
matrix1 = [[1, 2], [3, 4]]
matrix2 = [[5, 6], [7, 8]]
result = matrix_multiply(matrix1, matrix2)
print(result)  # 输出：[[19, 22], [43, 50]]