编写python程序，完成3*４矩阵和4*３整数矩阵的乘法，输出结果矩阵。

当然可以！以下是一个示例程序：

# 定义一个3*4的整数矩阵
matrix1 = [
    [1, 2, 3, 4],
    [5, 6, 7, 8],
    [9, 10, 11, 12]
]

# 定义一个4*3的整数矩阵
matrix2 = [
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9],
    [10, 11, 12]
]

# 创建一个3*3的结果矩阵
result_matrix = [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]

# 进行矩阵乘法运算
for i in range(len(matrix1)):
    for j in range(len(matrix2[0])):
        for k in range(len(matrix2)):
            result_matrix[i][j] += matrix1[i][k] * matrix2[k][j]

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

这个程序会输出以下结果：

[70, 80, 90]
[158, 184, 210]
[246, 288, 330]

这是将两个矩阵相乘得到的结果矩阵。请注意，第一个矩阵的行数必须等于第二个矩阵的列数，否则无法进行矩阵乘法运算。

相关问题

用python编写程序，完成3＊4矩阵和4＊3整数矩阵的乘法，输出结果矩阵

好的，我可以为您提供一份Python代码来完成这个任务：

import numpy as np

# 定义两个矩阵
A = np.array([[1, 2, 3],
              [4, 5, 6],
              [7, 8, 9],
              [10, 11, 12]])
B = np.array([[1, 2, 3, 4],
              [5, 6, 7, 8],
              [9, 10, 11, 12]])

# 计算矩阵乘积
C = np.dot(A, B)

# 输出结果矩阵
print(C)

这个代码使用了Python的NumPy库来完成矩阵乘法，首先定义了两个矩阵A和B，然后使用NumPy的dot函数来计算它们的乘积，最后输出结果矩阵C。

编写程序，完成3*４矩阵和4*３整数矩阵的乘法，输出结果矩阵。

好的，以下是一个Python实现的程序，可以完成3*4矩阵和4*3整数矩阵的乘法，并输出结果矩阵：

# 定义3*4矩阵A
A = [[1, 2, 3, 4],
     [5, 6, 7, 8],
     [9, 10, 11, 12]]

# 定义4*3矩阵B
B = [[1, 2, 3],
     [4, 5, 6],
     [7, 8, 9],
     [10, 11, 12]]

# 定义结果矩阵C，初始化为3*3的全零矩阵
C = [[0, 0, 0],
     [0, 0, 0],
     [0, 0, 0]]

# 使用双重循环计算矩阵乘积
for i in range(3):
    for j in range(3):
        for k in range(4):
            C[i][j] += A[i][k] * B[k][j]

# 输出结果矩阵C
for i in range(3):
    for j in range(3):
        print(C[i][j], end=' ')
    print()

输出结果如下：

70 80 90 
158 184 210 
246 288 330 

其中，结果矩阵C的每个元素c[i][j]的计算公式为：

c[i][j] = a[i][0]*b[0][j] + a[i][1]*b[1][j] + a[i][2]*b[2][j] + a[i][3]*b[3][j]