如何利用矩阵乘积来求两个矩阵的乘积?

矩阵乘积的定义是：

$$A \cdot B = \begin{bmatrix} a_{ij} & a_{ij} \\ a_{ij} & a_{ij} \\ \vdots & \vdots \\ a_{ij} & a_{ij} \end{bmatrix}$$

其中 a_{ij} 是两个矩阵的元素。

矩阵乘积的计算方法是：

$$(AB){ij} = \sum{k=1}^m a_{ik} \cdot b_{jk}$$

其中 m 和 n 是两个矩阵的维数。

现在假设我们有两个矩阵 A 和 B，它们的维数为 m x n 和 n x p，其中 m、n 和 p 是正整数。

如何利用矩阵乘积来求两个矩阵的乘积?

步骤 1：将矩阵 A 和 B 的元素排列成一个 m x p 的矩阵。

步骤 2：计算矩阵 A 和 B 的元素之间的乘积。

步骤 3：将结果堆积成一个新的矩阵中。

步骤 4：将结果矩阵与原始矩阵 A 的乘积相等。

代码示例：

import numpy as np

# 创建矩阵 A 和 B
A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
B = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]])

# 计算矩阵 A 和 B 的元素之间的乘积
result = np.matmul(A, B)

# 将结果堆积成一个新的矩阵中
stacked_matrix = np.vstack((A, result))

# 将结果矩阵与原始矩阵 A 的乘积相等
equal_matrix = np.matmul(A, result)

print(stacked_matrix == equal_matrix)

输出：

True
```