在Python中优化矩阵乘法

我目前正在做一个项目,该项目涉及在Python中乘以大矩阵。矩阵具有维度A(m x n)、B(n x p)和C(m x p),其中m、n和p可以非常大(例如,数百万)。

为了执行矩阵乘法,我使用嵌套循环实现了一个基本算法。然而,我注意到,在处理这些大型矩阵时,这种实现相当缓慢。因此,我正在寻找优化代码并提高其性能的方法。

以下是我目前的实现:

def matrix_multiplication(A, B):
    m = len(A)
    n = len(A[0])
    p = len(B)

    C = [[0] * p for _ in range(m)]

    for i in range(m):
        for j in range(p):
            for k in range(n):
                C[i][j] += A[i][k] * B[k][j]

    return C

# Example usage
A = [[1, 2], [3, 4]]
B = [[5, 6], [7, 8]]
result = matrix_multiplication(A, B)
print(result)

我非常感谢您的专业知识和建议,告诉我如何在Python中优化这个矩阵乘法算法。是否有任何内置函数或库可以显著提高性能?此外,如果替代编程语言或技术能够为这项特定任务提供更好的性能,我愿意考虑它们。

我尝试使用嵌套循环在Python中实现矩阵乘法算法。我的期望是代码能够正确地乘以矩阵并返回结果矩阵。然而,当我执行代码时,我遇到了一个错误。

这是我使用的代码:

def matrix_multiplication(A, B):
    m = len(A)
    n = len(A[0])
    p = len(B[)

    C = [[0] * p for _ in range(m)]

    for i in range(m):
        for j in range(p):
            for k in range(n):
                C[i][j] += A[i][k] * B[k][j]

    return C

# Example usage
A = [[1, 2], [3, 4]]
B = [[5, 6], [7, 8]]
result = matrix_multiplication(A, B)
print(result)

我希望代码能正确地将矩阵A和B相乘,并将结果存储在矩阵C中。然后,我希望结果变量包含相乘的矩阵,我会将其打印到控制台。

但是,当我运行代码时,我遇到了以下错误:

IndexError: list index out of range

提前感谢您的推荐! 此错误表明矩阵的维度或嵌套循环中的索引存在问题。我不确定出了什么问题以及如何解决这个错误。