在Python中实现矩阵乘法，你可以使用以下几种方法：
1. 使用原生Python实现：
def matrix_multiply_python（a, b）:rows_a = len（a）cols_a = len（a）rows_b = len（b）cols_b = len（b）if cols_a != rows_b:raise ValueError（"Matrices are not multiplicable"）result = []for i in range（rows_a）:row = []for j in range（cols_b）:sum_ = 0for k in range（cols_a）:sum_ += a[i][k] * b[k][j]row.append（sum_）result.append（row）return result if len（result） == 1 else result
2. 使用NumPy库实现：
import numpy as np创建矩阵A = np.array（[[1, 2], [3, 4]]）B = np.array（[[5, 6], [7, 8]]）矩阵乘法C = np.dot（A, B）print（C） 输出：[[19 22] [43 50]]
3. 使用NumPy的`@`运算符实现：
A = np.array（[[1, 2], [3, 4]]）B = np.array（[[5, 6], [7, 8]]）矩阵乘法C = A @ Bprint（C） 输出：[[19 22] [43 50]]
4. 使用NumPy的`matmul（）`函数实现：
A = np.array（[[1, 2], [3, 4]]）B = np.array（[[5, 6], [7, 8]]）矩阵乘法C = np.matmul（A, B）print（C） 输出：[[19 22] [43 50]]
5. 使用NumPy的`*`运算符实现点乘（对应位置素相乘后的积相加）：
A = np.array（[[1, 2], [3, 4]]）B = np.array（[[5, 6], [7, 8]]）点乘C = A * Bprint（C） 输出：[[ 5 12] [21 32]]
请根据你的需求选择合适的方法进行矩阵乘法运算。
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