矩陣的加法和乘法python

A. 請問矩陣的運演算法則

矩陣的運算 1、矩陣的加法 ： 如果 是兩個同型矩陣（即它們具有相同的行數和列數，比如說 ），則定義它們的和 仍為與它們同型的矩陣（即 ）， 的元素為 和 對應元素的和，即： 。 給定矩陣 ，我們定義其負矩陣 為： 。這樣我們可以定義同型矩陣 的減法為： 。由於矩陣的加法運算歸結為其元素的加法運算，容易驗證，矩陣的加法滿足下列 運算律： （ 1）交換律： ； （ 2）結合律： ； （ 3）存在零元： ； （ 4）存在負元： 。 2 、數與矩陣的乘法 ： 設 為一個數， ，則定義 與 的乘積 仍為 中的一個矩陣， 中的元素就是用數 乘 中對應的元素的道德，即 。由定義可知： 。容易驗證數與矩陣的乘法滿足下列運算律： （1 ） ； （2 ） ； （3 ） ； （4 ） 。 3 、矩陣的乘法：設 為 距陣， 為 距陣，則矩陣 可以左乘矩陣 （注意：距陣 德列數等與矩陣 的行數），所得的積為一個 距陣 ，即 ，其中 ，並且 。 據真的乘法滿足下列 運算律（假定下面的運算均有意義）： （ 1）結合律： ； （ 2）左分配律： ； （ 3）右分配律： ； （ 4）數與矩陣乘法的結合律： ； （ 5）單位元的存在性： 。 若 為 階方陣，則對任意正整數 ，我們定義： ，並規定： 由於矩陣乘法滿足結合律，我們有： ， 。

B. 求python高手詳細解答。代碼實現的是矩陣的乘法運算。高分追加。

for _ in range()# 你把下劃線換成 i 或者 j 比較符合習慣。。下劃線開頭的是一個變數。

C. Python實現矩陣加法和乘法的方法分析

Python實現矩陣加法和乘法的方法分析
本文實例講述了Python實現矩陣加法和乘法的方法。分享給大家供大家參考，具體如下：

本來以為python的矩陣用list表示出來應該很簡單可以搞。。其實發現有大學問。
這里貼出我寫的特別不pythonic的矩陣加法，作為反例。
def add(a, b):
rows = len(a[0])
cols = len(a)
c = []
for i in range(rows):
temp = []
for j in range(cols):
temp.append(a[i][j] + b[i][j])
c.append(temp)
return c

然後搜索了一下資料，果斷有個很棒的，不過不知道有沒有更棒的。
矩陣加法
def madd(M1, M2):
if isinstance(M1, (tuple, list)) and isinstance(M2, (tuple, list)):
return [[m+n for m,n in zip(i,j)] for i, j in zip(M1,M2)]

矩陣乘法
def multi(M1, M2):
if isinstance(M1, (float, int)) and isinstance(M2, (tuple, list)):
return [[M1*i for i in j] for j in M2]
if isinstance(M1, (tuple, list)) and isinstance(M2, (tuple, list)):
return [[sum(map(lambda x: x[0]*x[1], zip(i,j)))
for j in zip(*M2)] for i in M1]

D. 問一下，python里用for循環去寫兩個矩陣的加法和乘法怎麼寫（不用np的那種方法）

您好，您提問的問題有些模糊，如果問的是一維數組所有元素的成績是這樣的：

a=[1,2,3,4,5,6]#Python中數組存放在list中
result=1#result存放結果
foriina:
result=i*result#a中每個元素都乘進result中
printresult

如果不是這個問題，請你將問題描述完善一些。

E. 矩陣加法怎麼算 請問矩陣加減乘除如何計算

1、加法運算：兩個矩陣的加是矩陣中對應的元素相加，相加的前提是：兩個矩陣要是通行矩陣，即具有相同的行和列數。如：矩陣A=[1 2]，B=[2 3] ，A+B=[1+2 2+3]=[3 5]。

2、減法運算：兩個矩陣相減，跟加法類似。

3、乘法運算：兩個矩陣要可以相乘，必須是A矩陣的列數B矩陣的行數相等，才可以進行乘法，矩陣乘法的原則是，A矩陣的第i行中的元素分別與B矩陣中的第j列中的元素相乘再求和，得到的結果就是新矩陣的第i行第j列的值。

4、除法運算：一般不說矩陣的除法。都是講的矩陣求逆。

F. python矩陣乘法是什麼

python實現矩陣乘法的方法

def matrixMul(A, B):

res = [[0] * len(B[0]) for i in range(len(A))]

for i in range(len(A)):

for j in range(len(B[0])):

for k in range(len(B)):

res[i][j] += A[i][k] * B[k][j]

return res

def matrixMul2(A, B):

return [[sum(a * b for a, b in zip(a, b)) for b in zip(*B)] for a in A]

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

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

print matrixMul(a,b)

print matrixMul(b,a)

乘積形式

除了上述的矩陣乘法以外，還有其他一些特殊的「乘積」形式被定義在矩陣上，值得注意的是，當提及「矩陣相乘」或者「矩陣乘法」的時候，並不是指代這些特殊的乘積形式，而是定義中所描述的矩陣乘法。在描述這些特殊乘積時，使用這些運算的專用名稱和符號來避免表述歧義。

G. python 怎麼實現矩陣運算

1.numpy的導入和使用

data1=mat(zeros((
)))
#創建一個3*3的零矩陣，矩陣這里zeros函數的參數是一個tuple類型(3,3)
data2=mat(ones((
)))
#創建一個2*4的1矩陣，默認是浮點型的數據，如果需要時int類型，可以使用dtype=int
data3=mat(random.rand(
))
#這里的random模塊使用的是numpy中的random模塊，random.rand(2,2)創建的是一個二維數組，需要將其轉換成#matrix
data4=mat(random.randint(
10
,size=(
)))
#生成一個3*3的0-10之間的隨機整數矩陣，如果需要指定下界則可以多加一個參數
data5=mat(random.randint(
,size=(
))
#產生一個2-8之間的隨機整數矩陣
data6=mat(eye(
,dtype=
int
))
#產生一個2*2的對角矩陣
a1=[
]; a2=mat(diag(a1))
#生成一個對角線為1、2、3的對角矩陣

H. 矩陣計算方法法則

矩陣計算方法法則：

1.矩陣加法運算

矩陣之間也可以相加。把兩個矩陣對應位置的單個元素相加，得到的新矩陣就是矩陣加法的結果。由其運演算法則可知，只有行數和列數完全相同的矩陣才能進行加法運算。

矩陣之間相加沒有順序，假設A、B都是矩陣，則A+B=B+A。通常認為矩陣沒有減法，若要與一個矩陣相減，在概念上是引入一個該矩陣的負矩陣，然後相加。A-B是A+(-B)的簡寫。圖演示了兩個三行三列矩陣的加法。

2．矩陣乘法運算

矩陣之間也可以進行乘法運算，但其運算過程相對復雜得多。與算術乘法不同，矩陣乘法並不是多個矩陣之和，它有自己的邏輯。其演算法的具體描述為：假設m行n列的矩陣A和r行v列的矩陣B相乘得到矩陣C，則首先矩陣A和矩陣B必須滿足n=r。

也就是說，第一個矩陣的列數必須和第二個矩陣的行數相同。在運算時，第一個矩陣A的第i行的所有元素同第二個矩陣B第j列的元素對應相乘，並把相乘的結果相加，最終得到的值就是矩陣C的第i行第j列的值。

矩陣的值的計算公式

A=(aij)m×n。按照初等行變換原則把原來的矩陣變換為階梯型矩陣，總行數減去全部為零的行數即非零的行數就是矩陣的秩了。用初等行變換化成梯矩陣，梯矩陣中非零行數就是矩陣的秩。矩陣的秩是線性代數中的一個概念。在線性代數中，一個矩陣A的列秩是A的線性獨立的縱列的極大數。