Python实现矩阵加法函数
在数学中，矩阵是一个由数值按照长方阵列排列而成的矩形阵列。矩阵加法是指两个相同维度的矩阵进行逐元素相加的操作。在Python中，我们可以使用嵌套列表或NumPy库来实现矩阵加法函数。
使用嵌套列表实现矩阵加法
嵌套列表是Python中常用的数据结构，它可以表示一个多维数组，非常适用于表示矩阵。我们可以通过遍历两个矩阵的每个元素，并将它们相加来实现矩阵加法。
def matrix_addition(matrix1, matrix2):
if len(matrix1) != len(matrix2) or len(matrix1[0]) != len(matrix2[0]):
raise ValueError("两个矩阵的维度不匹配")
result = []
for i in range(len(matrix1)):
row = []
for j in range(len(matrix1[0])):
row.append(matrix1[i][j] + matrix2[i][j])
result.append(row)
return result
以上代码定义了一个名为matrix_addition的函数，它接受两个嵌套列表作为参数表示的矩阵。首先，它会检查两个矩阵的维度是否相同，如果不同则会抛出一个ValueError异常。然后，它会创建一个空的结果列表，并使用两个嵌套循环遍历两个矩阵的每个元素，将它们相加后添加到结果列表中。最后，返回结果列表。
让我们来看一个示例，假设我们有两个矩阵matrix1和matrix2：
matrix1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
matrix2 = [[9, 8, 7], [6, 5, 4], [3, 2, 1]]
result = matrix_addition(matrix1, matrix2)
print(result) # 输出: [[10, 10, 10], [10, 10, 10], [10, 10, 10]]
在上面的示例中，我们将两个矩阵matrix1和matrix2作为参数传递给matrix_addition函数，并将结果存储在result变量中。然后，我们将结果打印出来，得到了一个每个元素都是10的矩阵。
使用NumPy库实现矩阵加法
NumPy是Python中用于科学计算的一个强大库，它提供了一个ndarray对象，可以高效地表示和操作多维数组。使用NumPy库，我们可以更简洁地实现矩阵加法。
首先，确保已经安装了NumPy库。可以使用以下命令来安装：
pip install numpy
然后，我们可以使用NumPy库提供的numpy.array函数将嵌套列表转换为ndarray对象，然后使用+运算符执行矩阵加法。
import numpy as np
def matrix_addition(matrix1, matrix2):
array1 = np.array(matrix1)
array2 = np.array(matrix2)
result = array1 + array2
return result.tolist()
以上代码中，我们首先使用np.array函数将两个嵌套列表转换为ndarray对象。然后，我们可以直接使用+运算符执行逐元素相加的操作。最后，使用tolist方法将结果转换回嵌套列表形式。
让我们使用NumPy库重写之前的示例：
import numpy as np
matrix1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
matrix2 = [[9, 8, 7], [6, 5, 4], [3, 2, 1]]
result = matrix_addition(matrix1, matrix2)
print(result) # 输出: [[10, 10, 10], [10, 10, 10], [10, 10, 10]]
