在Python3.5中引入了一个新的运算符@，用于矩阵乘法。这个运算符的具体说明可以在Python官方文档中的PEP 465中找到。下面是一个示例代码：

C = A @ B

这个运算符的引入是为了简化矩阵乘法的操作，使得代码更加简洁和易读。使用@运算符可以直接进行矩阵乘法，而不需要使用额外的函数或方法。

如果你在Python3.5或更高版本中使用了@运算符，但是遇到了问题，可以考虑以下几个解决方法：

1. 确认Python版本：首先要确保自己使用的是Python3.5或更高版本。如果你使用的是较旧的Python版本，则无法使用@运算符。

2. 检查语法错误：如果你的代码中出现了语法错误，可能会导致@运算符无法正常工作。请仔细检查代码中的拼写错误、缩进错误等问题。

3. 检查变量类型：在进行矩阵乘法运算之前，需要确保参与运算的变量是合法的矩阵类型。如果变量不是矩阵类型，可能会导致@运算符无法正常工作。

希望以上内容对于理解@运算符的引入原因和解决相关问题有所帮助。如果你想了解更多关于@运算符的信息，可以参考Python官方文档中的相关章节。

在Python 3.5中，引入了@=和@这两个新的运算符，用于执行矩阵乘法。它们的目的是消除现有的混淆，因为操作符*在不同的库或代码中可以用于元素逐个相乘或矩阵乘法。因此，未来*操作符将仅用于元素逐个相乘。

根据PEP0465的解释，引入了两个运算符：

- 一个新的二元运算符A @ B，与A * B类似

- 一个就地版本A @= B，与A *= B类似

矩阵乘法与元素逐个相乘的区别如下所示，对于两个矩阵：

A = [[1, 2],    B = [[11, 12],
     [3, 4]]         [13, 14]]

- 元素逐个相乘将得到：

A * B = [[1 * 11,   2 * 12], 
         [3 * 13,   4 * 14]]

- 矩阵乘法将得到：

A @ B  =  [[1 * 11 + 2 * 13,   1 * 12 + 2 * 14],
           [3 * 11 + 4 * 13,   3 * 12 + 4 * 14]]

到目前为止，Numpy使用了以下约定：

- *运算符（和一般的算术运算符）在ndarray上执行元素逐个操作，在numpy.matrix类型上执行矩阵乘法

- 使用dot方法/函数对ndarray进行矩阵乘法

引入@运算符使得涉及矩阵乘法的代码更易于阅读。PEP0465给出了一个示例：

# 使用dot函数进行矩阵乘法的当前实现
S = np.dot((np.dot(H, beta) - r).T,
            np.dot(inv(np.dot(np.dot(H, V), H.T)), np.dot(H, beta) - r))
# 使用dot方法进行矩阵乘法的当前实现
S = (H.dot(beta) - r).T.dot(inv(H.dot(V).dot(H.T))).dot(H.dot(beta) - r)
# 使用@运算符代替
S = (H @ beta - r).T @ inv(H @ V @ H.T) @ (H @ beta - r)

很明显，最后一种实现更易于阅读和理解为一个方程。

需要澄清的是，根据您的第一个示例，我们可能会认为@已经为list实现了，但事实并非如此。@与np.matmul相关联，而不是与np.dot相关联。这两者相似但并不相同。

在Python中，@操作符是用于矩阵乘法的。然而，没有Python内置类型实现了这个操作符。@操作符在Python 3.5中引入，@=是矩阵乘法后紧接着赋值的操作，和预期的一样。它们分别对应于__matmul__、__rmatmul__和__imatmul__，类似于+和+=对应于__add__、__radd__和__iadd__。关于该操作符以及其背后的原理在PEP 465中有详细的讨论。这也解释了为什么它在tokenizer.py的最新版本中存在，但在3.4文档中不存在。在Python 3.5的文档中有相关的介绍。对于Python装饰器有冲突吗？在Python 2.n中没有实现这个操作符。这并不会与装饰器冲突，因为装饰器永远不能在表达式之前出现，而二元操作符必须始终在表达式之前出现。