Question

我正在尝试编写一个函数来添加两个矩阵来传递以下doctests：

  >>> a = [[1, 2], [3, 4]]
  >>> b = [[2, 2], [2, 2]]
  >>> add_matrices(a, b)
  [[3, 4], [5, 6]]
  >>> c = [[8, 2], [3, 4], [5, 7]]
  >>> d = [[3, 2], [9, 2], [10, 12]]
  >>> add_matrices(c, d)
  [[11, 4], [12, 6], [15, 19]]

所以我写了一个函数：

def add(x, y):
    return x + y

然后我写了以下函数：

def add_matrices(c, d):
    for i in range(len(c)):
        print map(add, c[i], d[i])

我排序获得正确的答案。

Answer 1

矩阵库

您可以使用numpy模块，该模块支持此功能。

>>> 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]])

本土解决方案：重量级

假设您想自己实现它，您将设置以下机制，这将允许您定义任意成对操作：

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

现在添加成对方法就像派对一样简单：

    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)

示例：

>>> 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]]

你甚至可以添加成对取幂，否定，二元运算等。我在这里没有说明，因为最好留下*和**用于矩阵乘法和矩阵求幂。

本土解决方案：轻量级

如果您只想要一种非常简单的方法来仅在两个嵌套列表矩阵上映射操作，您可以这样做：

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

演示：

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

使用额外的if-else和keyword参数，您可以在lambda中使用索引。下面是如何编写矩阵行顺enumerate函数的示例。为清晰起见，上面省略了if-else和关键字。

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

修改

所以我们可以这样编写上面的add_matrices函数：

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

演示：

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

Answer 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

Answer 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)]

但如上所述，没有必要重新发明轮子，只需使用numpy，这可能更快，更灵活。

Answer 4

还有一个解决方案：

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

在python中添加两个矩阵

4 个答案:

矩阵库

本土解决方案：重量级

本土解决方案：轻量级