​​Python计算两个矩阵乘积的核心方法是使用NumPy库的np.dot()或@运算符，​​ 这两种方式高效且代码简洁，适用于科学计算和实际应用。对于初学者，手动实现嵌套循环有助于理解矩阵乘法的数学原理，但效率较低，仅推荐教学场景使用。

1. ​​NumPy库的np.dot()函数​​
   通过import numpy as np导入库后，将矩阵转换为NumPy数组，直接调用np.dot(A, B)即可计算。例如：

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   import numpy as np
   A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
   B = np.array([[5, 6], [7, 8]])
   result = np.dot(A, B)

   此方法支持多维数组运算，且底层优化提升了计算速度。

2. ​​@运算符简化语法​​
   Python 3.5+版本支持@运算符实现矩阵乘法，代码更直观：

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   result = A @ B

   与np.dot()功能相同，但语法更贴近数学表达式。

3. ​​手动实现嵌套循环​​
   若需理解计算过程，可通过三重循环逐元素计算：

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   def matrix_multiply(A, B):
       result = [[0 for _ in range(len(B[0]))] for _ in range(len(A))]
       for i in range(len(A)):
           for j in range(len(B[0])):
               for k in range(len(B)):
                   result[i][j] += A[i][k] * B[k][j]
       return result

   需注意矩阵维度匹配（A的列数等于B的行数），否则会报错。

4. ​​性能与场景建议​​

   • ​​NumPy方法​​：优先用于实际项目，尤其处理大规模数据时效率显著。
   • ​​手动实现​​：仅用于学习矩阵乘法原理，避免生产环境使用。

​​总结​​：掌握NumPy的矩阵运算方法能大幅提升开发效率，而理解底层逻辑有助于调试复杂问题。根据需求选择合适方法，确保代码既高效又易维护。