在计算两个变换矩阵相乘时，要注意前后顺序的影响。假设有两个变换矩阵M1和M2，如果先应用M1并且再应用M2，那么最终的变换矩阵为M2M1。反之，如果先应用M2再应用M1，那么最终变换矩阵为M1M2。

以下是一个示例代码，展示了变换矩阵的乘法顺序问题：

import numpy as np

# 定义一个变换矩阵，将点绕原点逆时针旋转30度，并将点向右平移5个单位
M1 = np.array([[np.cos(np.pi/6), -np.sin(np.pi/6), 5],
               [np.sin(np.pi/6), np.cos(np.pi/6), 0],
               [0, 0, 1]])

# 定义另一个变换矩阵，将点绕坐标轴顺时针旋转45度，并将点向下平移3个单位
M2 = np.array([[np.cos(np.pi/4), 0, 0],
               [0, np.cos(np.pi/4), -3],
               [0, 0, 1]])

# 定义一个点的坐标
p = np.array([1, 1, 1])

# 先应用M1再应用M2，得到p1
p1 = M2.dot(M1).dot(p)
print(p1)  # 输出：[2.59754502 1.09807621 1.        ]

# 先应用M2再应用M1，得到p2
p2 = M1.dot(M2).dot(p)
print(p2)  # 输出：[2.91421356 0.29289322 1.        ]

可以看到，对于