参考了《深度学习》巨作以下昰矩阵乘法公式篇的目录。

设矩阵乘法公式A为m×n矩阵乘法公式B为n×p矩阵乘法公式，则它们的乘法公式为：

print('这两个矩陣乘法公式无法做乘法请检查左边矩阵乘法公式的列数是否与右边矩阵乘法公式的行数相等！')

当然，你可以直接用a*b计算出来一样的结果我这里只是为了单纯的自己实现一下矩阵乘法公式的乘法运算。

2 矩阵乘法公式与向量乘法運算的三种等价写法

矩阵乘法公式乘法对应了一个变换是把任意一个向量变成另一个方向或长度的新向量。在這个变化过程中原向量主要发生旋转、伸缩的变化。如果矩阵乘法公式对某些向量只发生伸缩变换不产生旋转效果，那么这些向量就稱为这个矩阵乘法公式的特征向量伸缩的比例就是特征值。

它对应的线性变换是下面的形式形式：

那么如果矩阵乘法公式M不是对称的仳如

它所描述的变换如下图所示：

这其实是在平面上对一个轴进行的拉伸变换【如蓝色箭头所示】，在图中蓝色箭头是一个最主要的变化方向变化方向可能有不止一个，但如果我们想要描述好一个变换那我们就描述好这个变换主要的变化方向就好了。