🔑 Как правильно складывать матрицы в Python? 🐍

Для сложения матриц в Python можно использовать оператор "+". Однако, чтобы сложить две матрицы, они должны иметь одинаковый размер. Вот пример кода:

matrix1 = [[1, 2, 3],
           [4, 5, 6],
           [7, 8, 9]]

matrix2 = [[10, 11, 12],
           [13, 14, 15],
           [16, 17, 18]]

result = [[0, 0, 0],
          [0, 0, 0],
          [0, 0, 0]]

# Сложение матриц поэлементно
for i in range(len(matrix1)):
    for j in range(len(matrix1[0])):
        result[i][j] = matrix1[i][j] + matrix2[i][j]

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

В этом примере, мы объявляем две матрицы matrix1 и matrix2. Затем мы создаем пустую матрицу result, размер которой совпадает с размером исходных матриц. Затем, мы проходим по каждому элементу матрицы и складываем их, сохраняя результат в матрице result. В конце, мы выводим полученную матрицу.

Как складывать матрицы в Python

Добро пожаловать на урок о том, как складывать матрицы в Python! В этой статье мы рассмотрим различные способы выполнения операции сложения матриц и предоставим вам примеры кода, чтобы вы лучше поняли процесс.

1. Понимание матриц

Перед тем как мы начнем, давайте разберемся, что такое матрицы. Матрица - это двумерный массив чисел, расположенных в виде таблицы. Она состоит из строк и столбцов, где каждое число представляет элемент матрицы.

Например, рассмотрим следующую матрицу A:

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

Эта матрица имеет 3 строки и 3 столбца. Мы можем обратиться к элементам матрицы, используя индексы строк и столбцов. Например, A[0][1] вернет нам второй элемент первой строки, то есть число 2.

2. Сложение матриц

Теперь, когда у нас есть понимание матриц, давайте рассмотрим, как складывать их в Python. Для сложения двух матриц нам необходимо сложить соответствующие элементы каждой матрицы, создавая новую матрицу с тем же размером.

Предположим, у нас есть две матрицы A и B:

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

Мы можем выполнить операцию сложения, используя циклы:

    def add_matrices(A, B):
        result = []
        for i in range(len(A)):
            row = []
            for j in range(len(A[0])):
                row.append(A[i][j] + B[i][j])
            result.append(row)
        return result
    
    C = add_matrices(A, B)
    

В результате мы получим следующую матрицу C:

    C = [[10, 10, 10],
         [10, 10, 10],
         [10, 10, 10]]
    

Как вы можете видеть, каждый элемент матрицы C является суммой соответствующих элементов матриц A и B.

3. Встроенная функция zip

Если у вас есть матрицы с большим количеством строк и столбцов, вы можете использовать встроенную функцию zip, чтобы сделать код более компактным:

    def add_matrices(A, B):
        return [[a + b for a, b in zip(rowA, rowB)] for rowA, rowB in zip(A, B)]
    
    C = add_matrices(A, B)
    

4. numpy библиотека

Если вам нужно работать с матрицами на более сложном уровне, рекомендуется использовать библиотеку numpy. Она предоставляет множество функций для работы с матрицами, включая операции сложения, умножения и другие.

Для выполнения операции сложения матриц в numpy, вы можете использовать функцию add:

    import numpy as np

    A = np.array([[1, 2, 3],
                  [4, 5, 6],
                  [7, 8, 9]])
    
    B = np.array([[9, 8, 7],
                  [6, 5, 4],
                  [3, 2, 1]])
    
    C = np.add(A, B)
    

В результате мы получим матрицу C:

    array([[10, 10, 10],
           [10, 10, 10],
           [10, 10, 10]])
    

Как видите, numpy позволяет нам выполнять операции над матрицами с помощью одной функции, без необходимости использовать циклы.

Заключение

Теперь вы знаете, как складывать матрицы в Python! В этой статье мы рассмотрели основные концепции работы с матрицами, а также предоставили вам примеры кода для выполнения операции сложения. Не забывайте использовать циклы или встроенные функции, а также библиотеку numpy для более сложных операций. Удачи в вашем изучении матриц и программирования в целом!