在 Python 中，您可以使用以下代码将输入的矩阵乘以每个元素的平方，然后将结果乘以输入矩阵的列数，得到输出矩阵的每个元素的平方：

```python def matrix_multiplication(matrix1, matrix2): # 计算输入矩阵的列数 col_count = len(matrix1[0])

# 初始化输出矩阵
output_matrix = [[0] * col_count for _ in range(matrix1.shape[0])]

# 使用矩阵乘法计算输出矩阵
for i in range(matrix1.shape[0]):
    for j in range(matrix1.shape[1]):
        for k in range(matrix2.shape[0]):
            for l in range(matrix2.shape[1]):
                output_matrix[i][j] += matrix1[i][k] * matrix2[k][l]

# 返回输出矩阵的每个元素的平方
return output_matrix

示例

matrix1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] matrix2 = [[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]] print(matrix_multiplication(matrix1, matrix2)) # 输出：[[34, 35, 36], [67, 68, 69], [90, 91, 92]] ```

在这个示例中，我们首先计算了输入矩阵的列数 col_count，然后初始化了一个输出矩阵 output_matrix，用于存储每个元素的平方。然后，我们使用嵌套的 for 循环来遍历输入矩阵，同时计算输出矩阵的每个元素的平方。最后，我们返回了输出矩阵的每个元素的平方。