Python 3.x 我用numpy乘以两个矩阵时遇到问题

我尝试使用numpy将两个矩阵相乘：

import numpy as np

A = np.array([[1, 3, 2], [4, 0, 1]])
B = np.array([[1, 0, 5], [3, 1, 2]])

我测试了这个过程，并使用矩阵乘法公式手动运行计算。因此，在本例中，我首先将

[1,0,5]xa

相乘，得到

[11,9]

，然后将

[3,1,2]xb

相乘，得到

[10,14]

。最后，这个乘法的乘积是

[[11,9]，[10,14]]

然而，当我使用numpy乘以这些矩阵时，我得到了一个错误：

ValueError: shapes (2,3) and (2,3) not aligned: 3 (dim 1) != 2 (dim 0)

有没有办法用python成功地做到这一点？

阅读上的文档，特别是关于行为的文档

行为取决于以下方式的参数

如果两个参数都是二维的，则它们会像常规的那样相乘 矩阵。如果任一参数为N-D，N>2，则将其视为堆栈 位于最后两个索引和广播中的矩阵的 因此。如果第一个参数是1-D，它将提升为矩阵 通过将1添加到其尺寸。矩阵相乘后 已删除前置1。如果第二个参数为1-D，则将提升该参数 通过在矩阵的维度上添加1来添加到矩阵。后矩阵 删除附加的1

要获得输出，请在乘法之前尝试转置1

c=np.matmul(A,B.transpose())

array([[11, 10],
       [ 9, 14]])

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请提供用于所获得中间矩阵的乘法检查维度的代码。是否尝试使用其中一个数组？