Python 中矩陣加法的完整指南
已發表: 2023-01-21Python 是一種為執行各種操作奠定基礎的語言。 在本文中，我們將深入研究Python 中的矩陣加法。
矩陣被定義為符號、數字或其他對象表示的數組的矩形表示，它使用行和列表示。 例如，讓我們取一個矩陣 P，它是一個 3*3 矩陣。 它可以表示如下：
在數學中，矩陣只不過是一組符號、數字或表達式，以行和列的形式排列，並以矩形表示。 例如：我們取一個2*3的矩陣A，它的描述如下：
2 4 7
A = 3 5 9
6 1 8
可以對這些矩陣執行各種運算，如加法、減法、除法等。 現在讓我們更深入地了解 Python 中的矩陣加法。
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目錄
Python 中的矩陣加法
在本節中，我們將了解並了解 Python 中矩陣加法的工作原理以及執行此操作的各種方法。
與任何其他類型的加法類似，將一個矩陣的元素與另一個矩陣的元素相加稱為矩陣加法。 例如，如果矩陣 A 的元素與矩陣 B 的元素相加，則矩陣 C 將存儲相加的結果，即 C= A+B。
在Python中，矩陣加法只能在相同形狀的矩陣上進行，即如果A是一個2*3的矩陣，那麼它可以與同樣是2*3的矩陣B相加，但不能與同為a的C相加3*3 矩陣。
關於 Python 中的矩陣加法，要牢記的另一個重要注意事項是，在這種特定語言中，加法流只是單向的。 這意味著矩陣 A[1,1] 的第一個元素只能添加到矩陣 B[1,1] 的第一個元素
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在繼續學習其他方法之前，讓我們舉個例子來了解 Python 中的基本矩陣加法。
2 3 4 1 1 1
A = 1 5 8 B = 2 2 2
7 6 9 1 1 1
3 4 5
C = A+B = 3 7 10
8 7 10
Python中矩陣加法的各種方法
在 Python 中有 3 種添加矩陣的基本方法。 讓我們通過說明性示例來理解它們中的每一個：
利用嵌套列表推導的矩陣加法
Python 最美妙的特性之一是列表理解，它被定義為一種智能的迭代可迭代對像以創建列表的方法。 與嵌套循環類似，嵌套列表理解是一個列表理解嵌套在另一個列表中。
使用它，矩陣可以實現為嵌套列表。
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為了更好的理解，下面舉個例子：
例如。
#通過列表理解添加兩個矩陣的程序
A= [ [2, 3, 4], [1, 5, 8], [7, 6, 9] ]
B= [ [4, 2, 2], [1, 4, 1], [2, 2, 4] ]
輸出=[ [A[i][j] + B[i][j] for j in range(len(A[0])) ] for i in range (len(A)) ]
對於輸出中的 r：
打印(r)
#OUTPUT: [ [6, 5, 6], [2, 9, 9], [9, 8, 13] ]
利用嵌套循環的矩陣加法
眾所周知，嵌套循環是循環中的循環。 在 Python 中的矩陣加法的情況下，嵌套循環遍歷每一列和每一行，並且在每次迭代循環之後，添加矩陣的各個元素並將其存儲在第三個矩陣中。
例如。
#program 使用嵌套循環將兩個矩陣相加
A= [ [2, 3, 4], [1, 5, 8], [7, 6, 9] ]
B= [ [2, 1, 2], [1, 2, 1], [2, 3, 2] ]
0 0 0
輸出= 0 0 0
0 0 0
#遍歷行
對於範圍內的 i (len(A))：
#遍歷列
對於範圍 (len(A[0])) 中的 j：
輸出[i][j]= A[i][j] + B[i][j]
對於輸出中的 r：
打印(r)
#OUTPUT: [ [4, 4, 6], [2, 7, 9], [9, 9, 11] ]
利用 SUM 和 ZIP() 函數的矩陣加法
Python 中的 zip() 函數基本上接受矩陣的每個元素的迭代器，然後映射它們並通過 sum() 函數添加它們。
例如。
#program 通過 sum & zip() 添加兩個矩陣
A= [ [2, 3, 4], [1, 5, 8], [7, 6, 9] ]
B= [ [2, 2, 1], [1, 1, 2], [1, 2, 2] ]
輸出 = [map (sum, zip(*i) ) for i in zip( A, B) ]
打印（輸出）
#OUTPUT: [ [4, 5, 5], [2, 6, 10], [8, 8, 11] ]
結論
在上面解釋的 Python 中所有不同的矩陣加法方法中，可以根據您的要求和方便使用其中的任何一種。 然而，由於其準確性，列表理解是最簡單和首選的方法之一。
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