python 用嵌套列表做矩陣加法

 

寫一個函數，接收兩個由嵌套列表模擬成的矩陣，返回一個嵌套列表作為計算結果，要求運行效果如下：

>>> 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：
嵌套循環遍歷矩陣1的數據，通過index方法獲得行索引和列索引（這里大錯特錯了），利用索引來取得矩陣2的相同位置的數據，再進行加法。
由於忽略了index方法只能找到第一個值的索引，導致當矩陣中有重復元素時，會一直用重復元素中的第一個進行計算。

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
            row_result.append(matrix1[row][column]+matrix2[row][column])  # 行結果
        result.append(row_result)  # 矩陣結果
    return result

 

這樣寫，只能計算兩個矩陣的加法，我們需要進一步擴展這個函數的功能，比如，讓它可以計算任意多個矩陣的加法

只需要改成動態參數，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，仍然是以第一個矩陣的索引為准，取得其他矩陣對應位置的數據相加。

def add(*args):
    result = []
    num = len(args)  # 獲得矩陣個數，方便后面的計算
    for row in range(len(args[0])):
        row_result = []
        for column in range(len(args[0][row])):
            value_result = args[0][row][column]  # 存儲單個數據計算結果
            for x in range(num - 1):  # 進行（矩陣數-1）次加法
                value_result += args[x + 1][row][column]
            row_result.append(value_result)
        result.append(row_result)
    return result

這時，我們還想再完善一下這個函數，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，並拋出異常

ValueError：Given matrices are not the same size.

再進行計算之前，先檢測合法性，遍歷查看后續矩陣的行列數是否和第一個矩陣相同。

這里，使用filter以數據長度為條件進行篩選，若有被篩出去的數據，就說明矩陣大小不一致。

def add(*args):
    result = []
    num = len(args)  # 獲得矩陣個數，方便后面的計算
    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]  # 存儲單個數據計算結果
                for x in range(num - 1):  # 進行（矩陣數-1）次加法
                    value_result += args[x + 1][row][column]
                row_result.append(value_result)
            result.append(row_result)
        return result

    except ValueError:
        raise