矩陣乘積運算是一個常見的數學計算，可以在計算機科學中廣泛應用。在Python中，可以使用numpy庫來進行矩陣乘積運算。

import numpy as np
# 創建兩個矩陣
matrix1 = np.array([[1,2],[3,4]])
matrix2 = np.array([[5,6],[7,8]])
# 矩陣乘積運算
result = np.dot(matrix1, matrix2)
# 輸出結果
print(result)

在上面的代碼中，我們首先導入了numpy庫，然后創建了兩個2×2的矩陣matrix1和matrix2。接著，我們使用dot函數對這兩個矩陣進行矩陣乘積運算，并將結果賦值給變量result。最后，我們輸出了結果。

如果要進行n個矩陣的乘積運算，在numpy庫中也提供了相應的函數multidot。例如，如果要對3個矩陣matrix1、matrix2和matrix3進行乘積運算，可以像下面這樣寫代碼：

import numpy as np
# 創建三個矩陣
matrix1 = np.array([[1,2],[3,4]])
matrix2 = np.array([[5,6],[7,8]])
matrix3 = np.array([[9,10],[11,12]])
# 三個矩陣的乘積運算
result = np.matmul(np.matmul(matrix1, matrix2), matrix3)
# 輸出結果
print(result)

在上面的代碼中，我們使用了matmul函數對三個矩陣進行了乘積運算。

總之，使用numpy庫進行矩陣乘積運算非常方便，可以大大簡化代碼的編寫，同時又保證了運算的高效性和準確性。因此，掌握numpy庫的使用對于從事相關領域的人員來說非常必要。