Python矩阵乘法3d数组

在Python中，你可以使用NumPy库来执行矩阵乘法，包括对3D数组的操作。下面是一个示例代码，演示如何进行3D数组的矩阵乘法：

import numpy as np

# 创建两个3D数组
array1 = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])
array2 = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])

# 执行矩阵乘法
result = np.matmul(array1, array2)

# 打印结果
print(result)

在这个示例中，我们使用np.array()函数创建了两个3D数组array1和array2。然后，我们使用np.matmul()函数执行矩阵乘法，将array1和array2相乘，并将结果存储在result变量中。最后，我们打印出结果。

请注意，矩阵乘法的操作数必须具有兼容的维度。在3D数组的情况下，第一个数组的最后一个维度的大小必须与第二个数组的倒数第二个维度的大小相匹配。

如果你没有安装NumPy库，可以使用以下命令进行安装：

pip install numpy

安装完成后，你就可以在Python中执行矩阵乘法操作了。