编写3*3矩阵相乘函数

好的，以下是一个实现3x3矩阵相乘的函数：

def matrix_multiply(a, b):
    result = [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]
    for i in range(len(a)):
        for j in range(len(b[0])):
            for k in range(len(b)):
                result[i][j] += a[i][k] * b[k][j]
    return result

这个函数接收两个3x3的矩阵a和b，并返回它们的乘积。它使用三个循环来计算乘积矩阵：外层循环迭代a的行，内层循环迭代b的列，最内层循环计算每个元素的值。

相关问题

c语言编写函数求解两个矩阵相乘

可以使用以下代码实现两个矩阵相乘的函数：

void matrix_multiply(int m, int n, int p, int q, int matrix1[m][n], int matrix2[p][q], int result[m][q]) {
    int i, j, k;
    for (i = 0; i < m; i++) {
        for (j = 0; j < q; j++) {
            result[i][j] = 0;
            for (k = 0; k < n; k++) {
                result[i][j] += matrix1[i][k] * matrix2[k][j];
            }
        }
    }
}

该函数接受六个参数：

- `m`：第一个矩阵的行数
- `n`：第一个矩阵的列数
- `p`：第二个矩阵的行数
- `q`：第二个矩阵的列数
- `matrix1`：第一个矩阵，是一个 `m` 行 `n` 列的二维数组
- `matrix2`：第二个矩阵，是一个 `p` 行 `q` 列的二维数组

函数会将两个矩阵相乘的结果存储在 `result` 中，其中 `result` 是一个 `m` 行 `q` 列的二维数组。

c语言 子函数矩阵相乘

在C语言中，我们可以通过编写一个函数来实现两个矩阵的相乘。

首先，我们需要声明一个子函数，该函数将接受两个参数：两个矩阵A和B，以及它们的维度。函数的返回值将是相乘后的矩阵C。

在子函数的实现中，我们需要先创建一个新的矩阵C，它的维度将是矩阵A的行数乘以矩阵B的列数。然后，我们可以使用两个嵌套的循环来遍历矩阵A和矩阵B的每个元素，计算对应位置上的乘积，并将结果存储在矩阵C的对应位置上。

以下是一个示例代码：

#include<stdio.h>

void matrixMultiply(int A[][3], int B[][2], int m, int n, int p) {
    int C[m][p];   // 创建一个新矩阵C，它的维度是m行p列
    
    // 计算矩阵相乘
    for(int i = 0; i < m; i++) {
        for(int j = 0; j < p; j++) {
            C[i][j] = 0;  // 初始化C矩阵的元素为0

            for(int k = 0; k < n; k++) {
                C[i][j] += A[i][k] * B[k][j];   // 计算相应位置上的乘积并相加
            }
        }
    }

    // 打印结果矩阵C
    printf("相乘后的矩阵C：\n");
    for(int i = 0; i < m; i++) {
        for(int j = 0; j < p; j++) {
            printf("%d ", C[i][j]);
        }
        printf("\n");
    }
}

int main() {
    // 定义并初始化矩阵A和矩阵B
    int A[][3] = {{1, 2, 3}, {4, 5, 6}};
    int B[][2] = {{7, 8}, {9, 10}, {11, 12}}; 
    
    // 计算相乘后的矩阵C
    matrixMultiply(A, B, 2, 3, 2);
    
    return 0;
}

在这个示例中，我们定义了两个矩阵A和B，并将它们的维度分别传递给函数`matrixMultiply`。函数将计算出相乘后的结果矩阵C，并将其打印出来。您可以根据需要修改矩阵A和B的值，以及所需的结果矩阵C的维度。