矩阵乘法是线性代数中一个重要的概念，也是许多科学和工程领域中广泛使用的工具。在Python中，我们可以使用NumPy库来实现矩阵乘法。NumPy是一个用于科学计算的Python库，提供了许多用于处理多维数组（如矩阵）的功能。

在开始之前，请确保您已经安装了NumPy库。如果没有，请使用以下命令安装：

pip install numpy

首先，我们需要创建两个矩阵。在Python中，可以使用NumPy的array()函数创建矩阵。以下是一个示例：

import numpy as np

A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
B = np.array([[7, 8], [9, 10], [11, 12]])

在这个示例中，我们创建了两个2x3的矩阵A和B。

在Python中，可以使用@符号或dot()函数实现矩阵乘法。以下是一个示例：

C = A @ B
# 或者
C = np.dot(A, B)

在这个示例中，我们计算了矩阵A和B的乘积，并将结果存储在矩阵C中。

矩阵乘法满足一些性质，例如结合律和分配律。在Python中，我们可以使用NumPy来验证这些性质：

# 结合律
assert np.allclose(A @ (B @ C), (A @ B) @ C)

# 分配律
assert np.allclose(A @ (B + C), A @ B + A @ C)

在这个示例中，我们使用了np.allclose()函数来比较两个矩阵是否接近相等。如果相等，函数将返回True；否则，将返回False。

本文介绍了如何使用Python和NumPy库实现矩阵乘法。通过使用NumPy库，我们可以方便地创建矩阵，并进行矩阵乘法运算。此外，我们还了解了矩阵乘法的一些性质。