在python中添加两个矩阵

Question

我正在尝试编写一个添加两个矩阵的函数来通过以下文档测试：

  >>> 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]]

所以我编写了一个函数：

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

然后我编写了以下函数：

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

我排序得到了正确的答案。

Answer 1

矩阵库

您可以使用 numpy 模块，它对此提供支持。

>>> 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]])

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本土解决方案：重量级

假设您想自己实现它，您需要设置以下机制，它可以让您定义任意成对运算：

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馅饼一样简单：

    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]]

您甚至可以添加成对求幂、求反、二元运算等。我在这里不进行演示，因为最好将 * 和 ** 留给矩阵乘法和矩阵求幂。

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自制解决方案：轻量级

如果您只想以一种非常简单的方式将操作映射到仅两个嵌套列表矩阵，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]]

通过附加的 if-else 和关键字参数，您可以在 lambda 中使用索引。下面是如何编写矩阵行序枚举函数的示例。为了清楚起见，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)]]

edit

所以我们可以像这样编写上面的 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

另一种解决方案：

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

Answer 4

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)]

但正如上面所说，没有必要重新发明轮子，只需使用numpy，这可能会更快、更灵活。