矩阵是数学中一种常见的工具，它由数个数按照一定的规则排列而成。矩阵可以用来表示复杂的数据结构和运算，例如矩阵相乘。矩阵相乘是指将两个矩阵按照一定的规则相乘得到一个新的矩阵。

假设有两个矩阵A和B，它们的维度分别为m×n和n×p，那么它们的乘积C就是一个m×p的矩阵。矩阵相乘的规则是：对于C中的每一个元素C[i][j]，都等于矩阵A中第i行的元素和矩阵B中第j列的元素乘积之和。

具体来说，我们可以按照行和列的顺序逐个计算C中的每一个元素。假设C的第i行第j列的元素为C[i][j]，那么它可以表示为：

C[i][j] = A[i][1] * B[1][j] + A[i][2] * B[2][j] + ... + A[i][n] * B[n][j]

其中，A[i][k]表示A矩阵中第i行第k列的元素，B[k][j]表示B矩阵中第k行第j列的元素。这个公式可以用一个双重循环来计算，具体实现可以参考下面的示例代码。

示例代码：

```python

def matrix_multiply(A, B):

m, n = len(A), len(B[0])

C = [[0] * n for _ in range(m)]

for i in range(m):

for j in range(n):

for k in range(len(B)):

C[i][j] += A[i][k] * B[k][j]

return C

```

在这个示例代码中，我们首先定义了一个m×n的矩阵C，然后使用三重循环逐个计算C中的每一个元素。其中，i表示C矩阵中的行，j表示C矩阵中的列，k表示A矩阵和B矩阵中的对应元素。最后返回计算结果C矩阵即可。