Добавьте две матрицы в python

Ответ 1

Матричная библиотека

Вы можете использовать модуль numpy, который поддерживает это.

>>> import numpy as np

>>> a = np.matrix([[1, 2], [3, 4]])
>>> b = np.matrix([[2, 2], [2, 2]])

>>> a+b
matrix([[3, 4],
        [5, 6]])

Домашнее решение: тяжеловес

Предполагая, что вы хотели реализовать его самостоятельно, вы создали бы следующую технику, которая позволяла бы определять произвольные попарные операции:

from pprint import pformat as pf

class Matrix(object):
    def __init__(self, arrayOfRows=None, rows=None, cols=None):
        if arrayOfRows:
            self.data = arrayOfRows
        else:
            self.data = [[0 for c in range(cols)] for r in range(rows)]
        self.rows = len(self.data)
        self.cols = len(self.data[0])

    @property
    def shape(self):          # myMatrix.shape -> (4,3)
        return (self.rows, self.cols)
    def __getitem__(self, i): # lets you do myMatrix[row][col
        return self.data[i]
    def __str__(self):        # pretty string formatting
        return pf(self.data)

    @classmethod
    def map(cls, func, *matrices):
        assert len(set(m.shape for m in matrices))==1, 'Not all matrices same shape'

        rows,cols = matrices[0].shape
        new = Matrix(rows=rows, cols=cols)
        for r in range(rows):
            for c in range(cols):
                new[r][c] = func(*[m[r][c] for m in matrices], r=r, c=c)
        return new

Теперь добавление парных методов так же просто, как pie:

    def __add__(self, other):
        return Matrix.map(lambda a,b,**kw:a+b, self, other)
    def __sub__(self, other):
        return Matrix.map(lambda a,b,**kw:a-b, self, other)

Пример:

>>> a = Matrix([[1, 2], [3, 4]])
>>> b = Matrix([[2, 2], [2, 2]])
>>> b = Matrix([[0, 0], [0, 0]])

>>> print(a+b)
[[3, 4], [5, 6]]                                                                                                                                                                                                      

>>> print(a-b)
[[-1, 0], [1, 2]]

Вы даже можете добавить парное возведение в степень, отрицание, двоичные операции и т.д. Я не демонстрирую его здесь, потому что, вероятно, лучше оставить * и ** для матричного умножения и экспоненции матрицы.

Домашнее решение: легкий

Если вам просто нужен действительно простой способ сопоставить операцию только с двумя матрицами вложенного списка, вы можете сделать это:

def listmatrixMap(f, *matrices):
    return \
        [
            [
                f(*values) 
                for c,values in enumerate(zip(*rows))
            ] 
            for r,rows in enumerate(zip(*matrices))
        ]

Демо:

>>> listmatrixMap(operator.add, a, b, c))
[[3, 4], [5, 6]]

С дополнительным аргументом if-else и keyword вы можете использовать индексы в своей лямбде. Ниже приведен пример того, как написать функцию enumerate функции row-order матрицы. Для ясности выше были опущены if-else и ключевое слово.

>>> listmatrixMap(lambda val,r,c:((r,c),val), a, indices=True)
[[((0, 0), 1), ((0, 1), 2)], [((1, 0), 3), ((1, 1), 4)]]

изменить

Таким образом, мы могли бы написать вышеуказанную функцию add_matrices следующим образом:

def add_matrices(a,b):
    return listmatrixMap(add, a, b)

Демо:

>>> add_matrices(c, d)
[[11, 4], [12, 6], [15, 19]]

Ответ 2

def addM(a, b):
    res = []
    for i in range(len(a)):
        row = []
        for j in range(len(a[0])):
            row.append(a[i][j]+b[i][j])
        res.append(row)
    return res

Ответ 3

from itertools import izip

def add_matrices(c, d):
    return [[a+b for a, b in izip(row1, row2)] for row1, row2 in izip(c, d)]

Но, как сказано выше, нет необходимости изобретать колесо, просто используйте numpy, который, вероятно, будет быстрее и гибче.

Ответ 4

Еще одно решение:

map(lambda i: map(lambda x,y: x + y, matr_a[i], matr_b[i]), xrange(len(matr_a)))