Python如何将非方阵相乘？

非方阵相乘指的是两个矩阵相乘，其中第一个矩阵的列数不等于第二个矩阵的行数。在Python中，可以使用numpy库来进行矩阵操作，以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 定义两个非方阵矩阵
matrix1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])  # 2行3列
matrix2 = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])  # 3行2列

# 非方阵相乘
result = np.dot(matrix1, matrix2)

print(result)

运行以上代码，将会输出如下结果：

[[22 28]
 [49 64]]

上述代码中，我们使用numpy库的dot函数来进行矩阵相乘操作。dot函数可以计算两个矩阵的点积，其结果的行数等于第一个矩阵的行数，列数等于第二个矩阵的列数。

需要注意的是，在进行非方阵相乘时，矩阵的维度需要满足相乘规则，即第一个矩阵的列数要等于第二个矩阵的行数。否则，将会抛出ValueError: shapes错误。另外，numpy库还提供了其他常用的矩阵操作函数，如矩阵转置、逆矩阵等，可以根据实际需要进行调用。

对于非方阵相乘的应用场景，常见于线性代数、图像处理、机器学习等领域。比如在机器学习中，特征矩阵与权重矩阵的相乘运算就是非方阵相乘的典型应用。

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