Python 3.x 需要矩阵乘法帮助吗

我有这三个完整的函数，它们返回所需的矩阵行，矩阵列，以及行和列的点积，我需要在第四个函数中将它们网格化，以找到两个矩阵相乘的乘积。有什么建议吗

#Test matrices
A = [[2,4], [7,0], [6,3]]
B = [[3,1], [-1,8], [-3, 3]]
C = [[4,1,9], [6,2,8], [7,3,5]]
D = [[2,9], [5,2], [1,0]]

def row(A,i):
    Z = []
    Z.append(A[i])
    return Z[0]


def col(B,j):
    Z=[]
    for i in range(len(B)):
        Z.append(B[i][j])
    return Z

def dotProduct(x,y):
    prod=0
    for i in range(len(x)):
        prod=prod+x[i]*y[i]
    return prod

def matrixMUL(A, B):
    Z = []
    ....
    return Z

---

具有3个以上辅助功能的解决方案：

from functools import partial


#Test matrices

A = [[2,4], [7,0], [6,3]]
B = [[3,1], [-1,8], [-3, 3]]
C = [[4,1,9], [6,2,8], [7,3,5]]
D = [[2,9], [5,2], [1,0]]

def row(A,i):
    Z = []
    Z.append(A[i])
    return Z[0]

def col(B,j):
    Z=[]
    for i in range(len(B)):
        Z.append(B[i][j])
    return Z

def dotProduct(x,y):
    prod=0
    for i in range(len(x)):
        prod=prod+x[i]*y[i]
    return prod

def shape(A):
    num_rows = len(A)
    num_cols = len(A[0]) if A else 0
    return num_rows, num_cols

def matrix_product_entry(A, B, i, j):
    return dotProduct(row(A, i), col(B, j))

def matrix_make(rows, cols, entry_fn):
    return [[entry_fn(i, j) for j in range(cols)]
            for i in range(rows)]

def matrixMUL(A, B):
    n1, k1 = shape(A)
    print(n1, k1)
    n2, k2 = shape(B)
    if k1 != n2:
        raise ArithmeticError("matrices shapes are not compatible!")
    return matrix_make(n1, k2, partial(matrix_product_entry, A, B))

print (matrixMUL(C, D))
# returns [[22, 38], [30, 58], [34, 69]]

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你把它们网格化是什么意思？在matrixMUL（A，B）中使用它们。你有没有考虑过使用和？它们内置了用于各种矩阵操作的矢量化函数。@user2146234您似乎有很多矩阵操作。正如MattDMo所建议的，你可以研究numPY和SciPy，看看我的老问题。。这些图书馆真是太酷了。。如果你想尝试一些小功能，我建议你使用一个好的解释器。您还可以尝试Spyder，如果您是初学者并且需要基于UI的开发环境，这是一个不错的选择。