Умножение матриц в NumPy

У первой таблицы оси 'ij', у второй 'jk': общая буква 'j' стоит на входе у обеих, но не попадает в результат, поэтому по ней суммируют произведения. Справа остаются 'ik', как у стандартного произведения матриц.

Перемножим две таблицы 2×2 формулой 'ij,jk->ik':

import numpy as np

a = np.array([[1, 2],
              [3, 4]])
b = np.array([[5, 6],
              [7, 8]])
product = np.einsum('ij,jk->ik', a, b)
print(product) # выведет [[19 22]
               #          [43 50]]

Тот же результат даёт оператор @ для этих массивов:

import numpy as np

a = np.array([[1, 2],
              [3, 4]])
b = np.array([[5, 6],
              [7, 8]])
print(a @ b) # выведет [[19 22]
             #          [43 50]]

Для таблиц [[1, 0], [2, 1]] и [[3, 1], [0, 2]] получите их матричное произведение формулой с общей внутренней буквой оси и выведите таблицу результата.

Для тех же двух таблиц цен получите матричное произведение обычным знаком умножения таблиц и убедитесь, что оно совпадает с ответом формулы.