python中矩阵加法_python 用嵌套列表做矩阵加法
写一个函数，接收两个由嵌套列表模拟成的矩阵，返回一个嵌套列表作为计算结果，要求运行效果如下：
>>> matrix1 = [[1, 1], [-3, 4]]
>>> matrix2 = [[2, -1], [0, -5]]
>>> add(matrix1, matrix2)
[[3, 0], [-3, -1]]
>>> matrix1 = [[1, -2, 3], [-4, 5, 6], [7, -8, 9]]
>>> matrix2 = [[1, 1, 0], [1, -2, 3], [-2, 2, -2]]
>>> add(matrix1, matrix2)
[[2, -1, 3], [-3, 3, 9], [5, -6, 7]]
最初思路是这样的：
嵌套循环遍历矩阵1的数据，通过index方法获得行索引和列索引(这里大错特错了)，利用索引来取得矩阵2的相同位置的数据，再进行加法。
由于忽略了index方法只能找到第一个值的索引，导致当矩阵中有重复元素时，会一直用重复元素中的第一个进行计算。
正确的做法：
直接按照索引遍历，再用多个下标操作符去取得元素的值。
defadd(matrix1, matrix2):
result=[]for row in range(len(matrix1)): #行索引
row_result =[]for column in range(len(matrix1[row])): #列索引
row_result.append(matrix1[row][column]+matrix2[row][column]) #行结果
result.append(row_result) #矩阵结果
return result
这样写，只能计算两个矩阵的加法，我们需要进一步扩展这个函数的功能，比如，让它可以计算任意多个矩阵的加法
只需要改成动态参数，每个位置的结果根据矩阵个数进行相应次数的计算。主体思路不变，仍然是以第一个矩阵的索引为准，取得其他矩阵对应位置的数据相加。
def add(*args):
result=[]
num= len(args) #获得矩阵个数，方便后面的计算
for row inrange(len(args[0])):
row_result=[]for column inrange(len(args[0][row])):
value_result= args[0][row][column] #存储单个数据计算结果
for x in range(num - 1): #进行(矩阵数-1)次加法
value_result += args[x + 1][row][column]
row_result.append(value_result)
result.append(row_result)return result
这时，我们还想再完善一下这个函数，矩阵加法要求矩阵的行列数必须保持一致，我们就让它能够检测传入的矩阵的一致性，并抛出异常
ValueError：Given matrices are not the same size.
再进行计算之前，先检测合法性，遍历查看后续矩阵的行列数是否和第一个矩阵相同。
这里，使用filter以数据长度为条件进行筛选，若有被筛出去的数据，就说明矩阵大小不一致。
def add(*args):
result=[]
num= len(args) #获得矩阵个数，方便后面的计算
row_num =len(args[0])
column_num= len(args[0][0]) #获得矩阵1的行列数，用于检测参与计算的矩阵的一致性
try: #检测行数是否一致，若有被筛出去的矩阵，说明不一致
if len(list(filter(lambda r: len(r) == row_num, args))) !=num:raise ValueError('Given matrices are not the same size.')for x in range(num): ## 检测列数是否一致，若有被筛出去的行，说明不一致
if len(list(filter(lambda r: len(r) == column_num, args[x]))) !=row_num:raise ValueError('Given matrices are not the same size.')for row inrange(len(args[0])):
row_result=[]for column inrange(len(args[0][row])):
value_result= args[0][row][column] #存储单个数据计算结果
for x in range(num - 1): #进行(矩阵数-1)次加法
value_result += args[x + 1][row][column]
row_result.append(value_result)
result.append(row_result)returnresultexceptValueError:raise