Умножение матриц NumPy через @: расчёт предсказаний

Матрица весов и матрица объектов: предсказания через @

Что уже дано

Проверяющая система запускает вашу программу и подаёт данные через stdin. Никаких заранее созданных переменных нет — вы читаете всё сами.

Что нужно сделать

Напишите программу, которая:

1. Читает из stdin три целых числа в одной строке: M, K, N — где M — число объектов, K — число признаков, N — число выходов.
2. Читает следующие M строк; каждая содержит ровно K вещественных чисел через пробел. Создаёт двумерный массив X через np.array(..., dtype=float) формы (M, K) — матрица объектов (строка = один объект).
3. Читает следующие K строк; каждая содержит ровно N вещественных чисел через пробел. Создаёт двумерный массив W через np.array(..., dtype=float) формы (K, N) — матрица весов.
4. Вычисляет матрицу предсказаний Y = X @ W оператором @. Форма Y должна быть (M, N).
5. Выводит:

• первую строку: shape X, shape W, shape Y через пробел в виде (M, K) (K, N) (M, N);
• затем M строк — строки матрицы Y, значения через пробел, округлённые до 2 знаков после запятой.

Ввод и вывод

Программа читает stdin и пишет в stdout.

Формат ввода

M K N
X[0][0] ... X[0][K-1]
...
X[M-1][0] ... X[M-1][K-1]
W[0][0] ... W[0][N-1]
...
W[K-1][0] ... W[K-1][N-1]

Гарантируется M >= 2, K >= 2, N >= 2.

Формат вывода

(M, K) (K, N) (M, N)
Y[0][0] ... Y[0][N-1]
...
Y[M-1][0] ... Y[M-1][N-1]

Каждое значение Y выводится с ровно двумя знаками после запятой.