Курс Python → Сложение матриц в NumPy

Для добавления матрицы в Python можно воспользоваться модулем numpy, который предоставляет удобные инструменты для работы с многомерными массивами. Для начала необходимо импортировать этот модуль:

import numpy as np

Далее можно создать две матрицы, которые мы хотим сложить. Например, создадим две матрицы размером 2×2:

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])

Теперь мы можем сложить эти две матрицы с помощью оператора +:

c = a + b

Результатом сложения будет новая матрица, в которой каждый элемент получен путем сложения соответствующих элементов исходных матриц:

[[ 6  8]
 [10 12]]

Таким образом, использование модуля numpy позволяет нам легко и быстро выполнять операции над матрицами, включая их сложение. Это особенно удобно, когда матрицы имеют большой размер или требуется выполнить сложные вычисления.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Работа с файлами в Python
  2. Проверка дублей в списке.
  3. Срезы в Numpy
  4. Ввод нескольких значений
  5. Извлечение аудио из видео
  6. Функции в одну строку
  7. Сравнение неупорядоченных списков
  8. Измерение времени выполнения
  9. Установка и использование модуля «howdoi»
  10. Подписка на Kaspersky Team
  11. Работа с *args и **kwargs в Python
  12. Быстрый поиск кода
  13. Асинхронное программирование с asyncio
  14. Передача словаря через **kwargs
  15. Метод classmethod
  16. Избегайте использования goto
  17. Работа с геоданными с помощью geopy
  18. Модуль future Python
  19. Управление виртуальными окружениями в Python
  20. Настройка вывода в Numpy
  21. Lambda-функция в Python: использование с map() и sum()
  22. Переворот строки с использованием цикла
  23. Декораторы в Python
  24. Область видимости переменных
  25. Асинхронное выполнение задач в процессах
  26. Логирование с Logzero: ротация файла
  27. Оператор is в Python
  28. Проверка типов с помощью isinstance
  29. Роль object и type в Python
  30. Оператор in для проверки наличия элемента
  31. Подчеркивание в REPL
  32. Функциональное программирование в Python
  33. Форматирование строк в Python
  34. Таймер обратного отсчета
  35. Отладка производительности Python
  36. Объединение итераторов
  37. Перемешивание списка с shuffle()
  38. Аргумент по умолчанию
  39. Метод lt для сортировки объектов
  40. Работа с deque из collections
  41. Математические функции в Python
  42. Очистка данных с Pandas
  43. PEP-401: оператор
  44. Измерение времени выполнения кода
  45. Оператор деления для класса Rational
  46. Обрезка изображения с Pillow
  47. Python union() функция — объединение множеств
  48. Моржовый оператор в Python 3.8

Marketello читают маркетологи из крутых компаний