python 用巢狀列表做矩陣加法

寫乙個函式，接收兩個由巢狀列表模擬成的矩陣，返回乙個巢狀列表作為計算結果，要求執行效果如下：

>>> 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]]

最初思路是這樣的：

巢狀迴圈遍歷矩陣1的資料，通過index方法獲得行索引和列索引（這裡大錯特錯了），利用索引來取得矩陣2的相同位置的資料，再進行加法。
由於忽略了index方法只能找到第乙個值的索引，導致當矩陣中有重複元素時，會一直用重複元素中的第乙個進行計算。
正確的做法：
直接按照索引遍歷，再用多個下標操作符去取得元素的值。

def

add(matrix1, matrix2):
result =
for row in range(len(matrix1)):  #
行索引        row_result =
for column in range(len(matrix1[row])):  #
列索引行結果
矩陣結果
return result

這樣寫，只能計算兩個矩陣的加法，我們需要進一步擴充套件這個函式的功能，比如，讓它可以計算任意多個矩陣的加法

只需要改成動態引數，每個位置的結果根據矩陣個數進行相應次數的計算。主體思路不變，仍然是以第乙個矩陣的索引為準，取得其他矩陣對應位置的資料相加。

def add(*args):

result =
num = len(args)  #
獲得矩陣個數，方便後面的計算
for row in
range(len(args[0])):
row_result =
for column in
range(len(args[0][row])):
value_result = args[0][row][column]  #
儲存單個資料計算結果
for x in range(num - 1):  #
進行（矩陣數-1）次加法
value_result += args[x + 1][row][column]
return result

這時，我們還想再完善一下這個函式，矩陣加法要求矩陣的行列數必須保持一致，我們就讓它能夠檢測傳入的矩陣的一致性，並丟擲異常

valueerror：given matrices are not the same size.

再進行計算之前，先檢測合法性，遍歷檢視後續矩陣的行列數是否和第乙個矩陣相同。

這裡，使用filter以資料長度為條件進行篩選，若有被篩出去的資料，就說明矩陣大小不一致。

def add(*args):

result =
num = len(args)  #
獲得矩陣個數，方便後面的計算
row_num =len(args[0])
column_num = len(args[0][0])  #
獲得矩陣1的行列數，用於檢測參與計算的矩陣的一致性
try:  #
檢測行數是否一致，若有被篩出去的矩陣，說明不一致
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):  #
# 檢測列數是否一致，若有被篩出去的行，說明不一致
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 in
range(len(args[0])):
row_result =
for column in
range(len(args[0][row])):
value_result = args[0][row][column]  #
儲存單個資料計算結果
for x in range(num - 1):  #
進行（矩陣數-1）次加法
value_result += args[x + 1][row][column]
return
result
except
valueerror:
raise

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