ПОЛНОЕ РУКОВОДСТВО ПО ДОБАВЛЕНИЮ МАТРИЦ В PYTHON
Опубликовано: 2023-01-21Python — это язык, в котором заложена основа для выполнения различных операций. В этой статье мы подробно рассмотрим сложение матриц в Python.
Матрица определяется как прямоугольное представление массива символов, чисел или другого представления объекта, которое выражается с помощью строк и столбцов. Например, возьмем матрицу P, которая является матрицей 3*3. Его можно представить следующим образом:
В математике матрица — это не что иное, как массив символов, чисел или выражений, расположенных в виде строк и столбцов и представленных в прямоугольной форме. Например: возьмем матрицу A 2*3. Она изображена следующим образом:
2 4 7
А= 3 5 9
6 1 8
С этими матрицами можно выполнять различные операции, такие как сложение, вычитание, деление и т. д. Давайте теперь более подробно рассмотрим сложение матриц в Python.
Ознакомьтесь с курсами по науке о данных upGrad
Оглавление
МАТРИЧНОЕ ДОБАВЛЕНИЕ В PYTHON
В этом разделе мы рассмотрим и поймем, как работает сложение матриц в Python и какие существуют различные методы для этого.
Подобно любому другому типу сложения, сложение элементов одной матрицы с элементами другой известно как сложение матриц. Например, если элементы матрицы A добавляются к элементам матрицы B, то матрица C будет хранить результат сложения, т.е. C=A+B.
В Python сложение матриц может выполняться только для матриц одинаковой формы, т. е. если A является матрицей 2*3, то ее можно сложить с матрицей B, которая также имеет размер 2*3, но не с матрицей C, которая является матрицей. Матрица 3*3.
Еще одно важное замечание, которое следует помнить о сложении матриц в Python, заключается в том, что в этом конкретном языке процесс сложения является только односторонним. Это означает, что первый элемент матрицы A[1,1] можно добавить только к первому элементу матрицы B[1,1]
Изучите наши популярные курсы по науке о данных
| Высшая программа высшего образования в области науки о данных от IIITB | Программа профессиональных сертификатов в области науки о данных для принятия бизнес-решений | Магистр наук в области науки о данных Университета Аризоны |
| Расширенная сертификационная программа в области науки о данных от IIITB | Профессиональная сертификационная программа в области науки о данных и бизнес-аналитики Университета Мэриленда. | Курсы по науке о данных |
Давайте возьмем пример, чтобы понять основное сложение матриц в Python, прежде чем переходить к другим методам.
2 3 4 1 1 1
А= 1 5 8 В= 2 2 2
7 6 9 1 1 1
3 4 5
С = А+В = 3 7 10
8 7 10
РАЗЛИЧНЫЕ МЕТОДЫ ДОБАВЛЕНИЯ МАТРИЦ В PYTHON
В Python есть 3 основных метода добавления матриц. Разберем каждый из них на наглядных примерах:
МАТРИЧНОЕ ДОБАВЛЕНИЕ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВЛОЖЕННЫХ СПИСКОВ
Одной из самых замечательных характеристик Python является понимание списков, которое определяется как интеллектуальный метод повторения итерируемого объекта для создания списков. Подобно вложенным циклам, вложенное понимание списка — это понимание списка, вложенное в другое.
Используя это, матрицы могут быть реализованы как вложенный список.
Читайте наши популярные статьи о науке о данных
| Карьерный путь в науке о данных: подробное руководство по карьере | Карьерный рост в науке о данных: будущее работы уже здесь | Почему наука о данных важна? 8 способов, которыми наука о данных приносит пользу бизнесу |
| Актуальность науки о данных для менеджеров | Окончательная шпаргалка по науке о данных, которую должен иметь каждый специалист по данным | 6 главных причин, почему вы должны стать специалистом по данным |
| Один день из жизни Data Scientist: что они делают? | Развенчан миф: Data Science не нуждается в кодировании | Бизнес-аналитика и наука о данных: в чем разница? |
Ниже приведен пример для лучшего понимания:
Например.
#программа для добавления двух матриц через понимание списка
А = [[2, 3, 4], [1, 5, 8], [7, 6, 9]]
В = [[4, 2, 2], [1, 4, 1], [2, 2, 4]]
Выход = [[A[i][j] + B[i][j] для j в диапазоне (len(A[0]))] для i в диапазоне (len(A))]
Для r в выводе:
Печать (г)
#ВЫВОД: [[6, 5, 6], [2, 9, 9], [9, 8, 13]]
МАТРИЧНОЕ СЛОЖЕНИЕ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВЛОЖЕННЫХ ЦИКЛОВ
Как мы все знаем, вложенные циклы — это циклы внутри циклов. В случае добавления матриц в Python вложенные циклы перебирают каждый столбец и строку, и после каждого цикла итерации соответствующие элементы матриц добавляются и сохраняются в третьей матрице.
Например.
#программа для добавления двух матриц с использованием вложенных циклов
А = [[2, 3, 4], [1, 5, 8], [7, 6, 9]]
В = [[2, 1, 2], [1, 2, 1], [2, 3, 2]]
0 0 0
Выход = 0 0 0
0 0 0
#итерация по строкам
для i в диапазоне (len(A)):
#итерация по столбцам
для j в диапазоне (len(A[0])):
вывод[i][j]= A[i][j] + B[i][j]
для r в выводе:
печать (г)
#ВЫВОД: [[4, 4, 6], [2, 7, 9], [9, 9, 11]]
СЛОЖЕНИЕ МАТРИЦЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ФУНКЦИЙ SUM И ZIP()
Функция zip() в Python в основном принимает итератор каждого элемента матрицы, а затем сопоставляет их и добавляет через функцию sum().
Например.
#программа для сложения двух матриц через sum и zip()
А = [[2, 3, 4], [1, 5, 8], [7, 6, 9]]
В = [[2, 2, 1], [1, 1, 2], [1, 2, 2]]
Вывод = [карта (сумма, zip(*i)) для i в zip(A, B)]
Печать (вывод)
#ВЫВОД: [[4, 5, 5], [2, 6, 10], [8, 8, 11]]
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Среди всех описанных выше различных методов добавления матриц в Python любой из них можно использовать в соответствии с вашими требованиями и удобством. Однако понимание списка является одним из самых простых и предпочтительных методов из-за его точности.
Если вам интересно узнать о таблицах и науке о данных, ознакомьтесь с программой Executive PG IIIT-B и upGrad по науке о данных , которая создана для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические практические семинары, наставничество с отраслевыми экспертами. , общение один на один с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.
