Python中矩阵元素的双重求和答案

【问题标题】：Double summation of matrix elements in PythonPython中矩阵元素的双重求和
【发布时间】：2016-05-26 18:45:42
【问题描述】：

基于下面的简化示例

我想在我的代码中

from sympy import*
import numpy as np
init_printing()

x, y = symbols('x, y')

mat = Matrix([[x,1],[1,y]])

X = [1, 2, 3]
Y = [[10, 20, 30], [40, 50, 60], [70, 80, 90]]

用X和Y的值替换符号x和y，当然计算给定矩阵的双重求和。

我正在尝试解决这个问题，但我在每个步骤中的替换都遇到了困难。任何帮助将不胜感激。

【问题讨论】：

标签： python python-2.7 python-3.x matrix sympy

【解决方案1】：

您已导入 SymPy 和 NumPy，因此您可以在此处选择工具。对于将一堆数字矩阵相加的工作，numpy 是正确的工具。以下是在 numpy 中求和的方式：

sum([sum([np.array([[x,1], [1,y]]) for y in yr]) for x, yr in zip(X,Y)])

这里 yr 代表 Y 的一行元素。外部总和超过 i 索引，内部总和超过 j，尽管列表推导消除了将它们拼写出来的需要。

结果是一个 NumPy 数组：

 array([[ 18,   9],
       [  9, 450]])

但是你可以把它变成一个 SymPy 矩阵，只需在它周围加上Matrix()：

Matrix(sum([sum([np.array([[x,1], [1,y]]) for y in yr]) for x, yr in zip(X,Y)]))

【讨论】：

谢谢，这很好用。但是，在我的情况下，矩阵更大，并且必须自动重写行。有没有一种方法可以对矩阵的每一行执行此操作，而无需重写数组中的每一行？
我不明白“重写行”是什么意思。
好吧，你必须写 [x,1], [1,y] 并将它们转换成一个数组，但如果矩阵更大，比如 10 行，这不会是实用，因为您需要在数组中写入所有 10 行...我在想是否可以通过算法对每一行（行）执行此操作而不将其写入数组中的方式来完成...希望我让自己清楚:)
好吧，必须以某种方式指定矩阵是什么。如果你有一个算法来计算它的行，那么定义一个接受 x,y 作为参数的函数并返回一个 numpy 数组。