Python中矩阵乘法的优化

我目前正在进行一个项目，该项目涉及在Python语言中乘以大矩阵.矩阵具有维度A(m×n)、B(n×p)和C(m×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，这个实现相当慢.因此，我正在寻找优化代码并提高其性能的方法.

下面是我目前的实现:

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，我可以如何优化这个矩阵乘法算法的Python语言.有没有什么内置的函数或库可以显著提高性能？此外，如果其他编程语言或技术能够为此特定任务提供更好的性能，我愿意考虑它们.

我try 使用嵌套循环在Python语言中实现矩阵乘法算法.我的预期是，代码将正确地将矩阵相乘并返回结果矩阵.然而，当我执行代码时，我遇到了一个错误.

以下是我使用的代码:

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后的矩阵，并将其打印到控制台.

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内的索引存在问题.我不确定哪里出了问题，以及如何解决这个错误.