又有人问Python怎么相乘？我跟你讲，这问题看似简单到让人想翻白眼，但真要盘道盘道，里面的门道可多了去了。绝不只是你在计算器上按个x那么简单。坐好，今天我给你掰扯清楚，从幼儿园水平到能去撼动华尔街的级别，这个小小的星号 * 到底能玩出多少花样。

咱们先说最没悬念的。数字相乘。就是你小学数学老师教的那个。打开你的Python，无论是IDLE还是什么高大上的PyCharm，敲进去：

3 * 5

回车，15。恭喜你，你已经掌握了Python乘法的百分之十。

3.14 * 2.0

回车，6.28。太棒了，又掌握了百分之十。整数、浮点数，就这么用 * 硬乘，简单粗暴，童叟无欺。当然，有时候浮点数乘起来，后面会带一串莫名其妙的 ...00001 或者 ...99999，别慌，那是计算机二进制表示小数时天生的“胎记”，精度问题，大部分时候你可以忽略它，或者用特定函数处理，但那又是另一个故事了。今天我们只谈乘法本身。

好了，热身结束。真正的乐子现在开始。

你有没有想过，一个字符串，比如“滚”，怎么乘以3？在Python里，这事儿不仅能干，而且还特别形象。

'滚' * 3

你猜结果是啥？不是报错，而是 '滚滚滚'。

惊不惊喜？意不意外？这个操作简直是为网络喷子和写代码偷懒时量身定做的。想在屏幕上打印一百遍“我错了”来惩罚自己？别傻乎乎地复制粘贴了。

print('我错了\n' * 100)

一行代码，整个屏幕都充满了你悔恨的气息。这就是Python的字符串相乘，本质上就是“自我复制”。它把那个小小的 * 赋予了重复的魔力。这，才叫真正的“语法糖”，甜到心里去。

尝到甜头了？别急，还有。列表，这玩意儿也能乘。

[1, 2, 3] * 3

结果是 [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]。

看到没？跟字符串一个德行，也是复制粘贴。这个技巧在初始化一个固定长度和内容的列表时，简直不要太爽。比如你想创建一个包含10个零的列表：

zeros = [0] * 10

一行搞定，比你用 for 循环去一个个 append 不知道高到哪里去了。但是，注意了，前方有坑，一个巨坑，无数新手在这儿翻过车。

当你乘的是一个包含“可变对象”（比如列表）的列表时，比如：

nested_list = [[]] * 3

你以为你得到了三个独立的空列表 [[], [], []]？天真！你试试往第一个小列表里加点东西：

nested_list[0].append('hell')

然后你再打印 nested_list，你会看到一个让你怀疑人生的结果：

[['hell'], ['hell'], ['hell']]

为什么会这样？因为 * 在这里玩的是“浅拷贝”的把戏。它只是把那个最初的空列表的“地址”复制了三遍，你得到的三个元素，其实骨子里指向的是同一个空列表。一荣俱荣，一损俱损。改一个，等于把它们祖宗给改了，能不变吗？这就是列表相乘背后隐藏的第一个陷阱，记住了，血的教训。

到这里，你对 Python怎么相乘 的理解，已经超越了80%的初学者。但如果你想处理真正的大数据，搞点科学计算、人工智能什么的，上面这些，都是小儿科。

当你的数据量上了万、上了百万，还在用Python原生的列表和 for 循环一个个去乘？兄弟，我敬你是条汉子，但你的电脑风扇估计已经准备起飞了。这时候，真正的王者该登场了，它叫 NumPy。

NumPy，一个让Python从“脚本小子”变身“科学巨匠”的神级库。在NumPy的世界里，乘法被重新定义了。

首先，你需要一个NumPy数组（array）。

“`python
import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([10, 20, 30])
“`

现在，想让这两个数组里对应位置的元素相乘？简单。

result = arr1 * arr2

result 就直接是 array([10, 40, 90])。

看到了吗？没有 for 循环！NumPy直接在底层用它那C语言写成的、快如闪电的核心来处理这一切。这种操作，我们称之为“元素级乘法”（element-wise multiplication）。当你的数组是几百万维的时候，这种速度优势就是天壤之别。这才是现代数据分析的正确打开方式。

但是，如果你上过线性代数，你肯定会问，那矩阵乘法（Matrix Multiplication）呢？就是那个用行乘以列，折腾得你死去活来的那个。

在过去，这事儿得用 np.dot() 函数。但现在，Python 3.5 之后，为了这事儿专门引入了一个新的运算符：@。没错，就是你发邮件时用的那个艾特符号。

“`python
mat1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
mat2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

元素级乘法

element_wise_result = mat1 * mat2

[[ 5, 12],

[21, 32]]

矩阵乘法

matrix_multiplication_result = mat1 @ mat2

[[19, 22],

[43, 50]]

“`

看清楚这个天差地别的结果！* 在NumPy里，默认是元素对元素，各管各地乘，像给两盘菜分别撒上对应的调料。而 @，那才是正儿八经的矩阵乘法，是两个矩阵通过复杂的规则“融合”成一个新的矩阵。玩机器学习、深度学习的，可以说，离了这个 @ 就寸步难行。神经网络的本质，就是无数个矩阵乘法的堆叠。

所以，当别人再问你Python怎么相乘，你完全可以斜着眼看他：“你问的是哪种乘？是标量乘法，是序列复制，是元素级乘法，还是张量积里的矩阵乘法？”保证把他问懵。

最后，再揭示一个秘密。为什么字符串、列表、NumPy数组这些不同的东西，都能识别 * 或者 @ 这个符号呢？因为在Python的面向对象世界里，万物皆对象。这些对象内部都实现了一些“魔法方法”（dunder methods）。那个 * 背后对应的就是 __mul__ 方法，@ 对应的是 __matmul__。当Python看到 a * b，它其实是在悄悄地问 a 对象：“嘿，你有 __mul__ 方法吗？有的话，你知道该怎么跟 b ‘相乘’，赶紧的。”

所以，一个简简单单的乘号，从小学数学，到字符串的魔术复制，再到NumPy乘法的高性能计算，最后到撼动整个AI领域的矩阵运算，它像一条金线，串起了Python语言的简洁、灵活与强大。搞懂了Python怎么相乘，你才算真正开始摸到了这门语言深邃而有趣的脉搏。