用python编写程序：定义一个函数计算两个2*2 矩阵更多乘法，输入两个矩阵，输出其乘法结果。

可以使用numpy库来进行矩阵乘法计算，代码如下：

import numpy as np

def matrix_mult(A, B):
    """
    计算两个2*2矩阵的乘积
    :param A: 2*2矩阵
    :param B: 2*2矩阵
    :return: 2*2矩阵，即A*B的结果
    """
    return np.dot(A, B)

使用示例：

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

输出结果为：

[[19 22]
 [43 50]]

即矩阵A和矩阵B的乘积为：

$$
\begin{bmatrix}
1 & 2 \\
3 & 4
\end{bmatrix}
\times
\begin{bmatrix}
5 & 6 \\
7 & 8
\end{bmatrix}
=
\begin{bmatrix}
19 & 22 \\
43 & 50
\end{bmatrix}
$$

相关问题

定义一个函数计算两个2*2 矩阵更多乘法，乘法规则如图所示。输入两个矩阵，输出其乘法结果。示例运行结果如下。

以下是 Python 代码实现：

def matrix_multiply(a, b):
    c = [[0, 0], [0, 0]]
    for i in range(2):
        for j in range(2):
            for k in range(2):
                c[i][j] += a[i][k] * b[k][j]
    return c

a = [[1, 2], [3, 4]]
b = [[5, 6], [7, 8]]
c = matrix_multiply(a, b)

print("矩阵 A：")
for i in range(2):
    print(a[i])
print("矩阵 B：")
for i in range(2):
    print(b[i])
print("矩阵 C = A × B：")
for i in range(2):
    print(c[i])

输出结果为：

矩阵 A：
[1, 2]
[3, 4]
矩阵 B：
[5, 6]
[7, 8]
矩阵 C = A × B：
[19, 22]
[43, 50]

定义一个函数计算两个 2*2 矩阵的乘法（注：数学中的矩阵乘法）。python

可以使用嵌套列表（二维列表）来表示矩阵，然后编写一个函数来计算它们的乘积。以下是一个示例函数：

def matrix_multiply(matrix1, matrix2):
    """
    计算两个 2*2 矩阵的乘积
    """
    result = [[0, 0], [0, 0]] # 乘积矩阵初始化为0
    
    # 计算乘积
    for i in range(2):
        for j in range(2):
            for k in range(2):
                result[i][j] += matrix1[i][k] * matrix2[k][j]
    
    return result

这个函数接受两个参数 `matrix1` 和 `matrix2`，它们都是形如 `[[a,b], [c,d]]` 的嵌套列表，代表 2*2 的矩阵。函数中使用三层嵌套循环来计算乘积，最后返回一个形如 `[[p,q], [r,s]]` 的嵌套列表，代表乘积矩阵。