Python是一門強大的編程語言，擁有廣泛的編程應用。其中，Python的矩陣運算非常重要，而矩陣乘法又是矩陣運算的核心之一。在Python中，矩陣乘法可以采用分塊的方法來提高運算速度。

# 下面是Python中矩陣乘法分塊的實現代碼：
import numpy as np
def matrix_block_multiply(A, B, b):
n = A.shape[0]
B_t = B.transpose()
C = np.zeros((n, n))
for i in range(0, n, b):
for j in range(0, n, b):
for k in range(0, n, b):
#計算分塊后的C
for i1 in range(i, min(i+b, n)):
for j1 in range(j, min(j+b, n)):
for k1 in range(k, min(k+b, n)):
C[i1][j1] += A[i1][k1] * B_t[j1][k1]
return C

上述代碼中，我們首先導入numpy模塊，用于矩陣運算。然后，我們定義一個函數matrix_block_multiply，該函數接收三個參數：矩陣A、矩陣B和分塊大小b。該函數最終返回分塊后的矩陣乘積C。

接下來，我們在函數中定義n，表示矩陣A的行列數；B_t表示矩陣B的轉置；C是一個全部元素都為0的n*n矩陣。

進入循環，我們首先按照分塊大小b，對矩陣進行遍歷。在三重循環中，我們將A、B_t和C根據分塊大小進行劃分，并計算出C的每個分塊。最后，我們將C的所有分塊相加后，得到了分塊后的矩陣乘積。

以上就是Python中矩陣乘法分塊的實現方法。分塊方法可以有效地降低矩陣乘法的時間復雜度，同時也是優化矩陣運算的重要手段之一。