🔑Простая инструкция: как складывать матрицы в Python

# Для складывания матриц в Python можно использовать оператор сложения "+"
# Перед этим обе матрицы должны быть одинакового размера

# Пример сложения двух матриц

# Матрица A
A = [[1, 2, 3],
     [4, 5, 6],
     [7, 8, 9]]

# Матрица B
B = [[9, 8, 7],
     [6, 5, 4],
     [3, 2, 1]]

# Результат сложения матриц A и B
C = [[0, 0, 0],
     [0, 0, 0],
     [0, 0, 0]]

for i in range(len(A)):
    for j in range(len(A[0])):
        C[i][j] = A[i][j] + B[i][j]

# Вывод результата
for row in C:
    print(row)

Как складывать матрицы в Python

Сложение матриц - одна из основных операций в линейной алгебре. В Python существует несколько способов выполнить эту операцию. Ниже представлены различные подходы, которые позволят вам складывать матрицы в Python с помощью кодовых примеров.

Способ 1: Используя вложенные циклы

Один из наиболее простых способов сложения матриц - это использование вложенных циклов для итерации по элементам каждой матрицы и их сложения.

# Пример сложения матриц с использованием вложенных циклов
def add_matrices(matrix1, matrix2):
    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
    
# Пример вызова функции
matrix1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
matrix2 = [[9, 8, 7], [6, 5, 4], [3, 2, 1]]
result_matrix = add_matrices(matrix1, matrix2)
print(result_matrix)
    

В данном коде мы объявляем функцию add_matrices, которая принимает две матрицы в качестве аргументов и возвращает сложенную матрицу. Затем мы использовали два вложенных цикла для итерации по элементам каждой матрицы и выполнения сложения. Результат сохраняется в новую матрицу result.

В результате выполнения данного кода мы получим следующую матрицу:

        [[10, 10, 10],
         [10, 10, 10],
         [10, 10, 10]]
    

Способ 2: Используя NumPy

NumPy - это пакет для научных вычислений в Python, который предоставляет функции и структуры данных для работы с многомерными массивами. Он также предоставляет простые способы выполнения операций над матрицами, включая сложение.

import numpy as np

# Пример сложения матриц с использованием NumPy
matrix1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
matrix2 = np.array([[9, 8, 7], [6, 5, 4], [3, 2, 1]])
result_matrix = matrix1 + matrix2
print(result_matrix)
    

В этом коде мы использовали библиотеку NumPy для создания объектов массивов из обычных списков. Затем мы просто выполнили сложение матриц путем сложения этих массивов. Результат также является массивом NumPy.

Результат выполнения будет следующим:

        [[10 10 10]
         [10 10 10]
         [10 10 10]]
    

Такое представление матрицы в виде массива может быть полезным при выполнении более сложных математических операций или анализа данных.

Заключение

Сложение матриц в Python можно выполнить различными способами, включая использование вложенных циклов или библиотеки NumPy. Оба подхода достаточно просты и позволяют получить результат сложения матриц.