按元素对几个大小相等的矩阵求和

Question

我遇到了一个问题，我已经打开并解释了HERE。简而言之，我需要用值替换我的分析矩阵中的符号并将它们加在一起。为了更好地解释，我制作了下面的图片： 当然会有更多更大尺寸的矩阵。

但是，我决定以不同的方式解决这个问题，我首先将矩阵的所有不同变体保存在一个更大的数组中，然后从那里开始将它们加在一起。到目前为止，这是我的代码：

from sympy import*
import numpy as np
init_printing()

T, logS = symbols('T, logS')
sig_izris = [[300,320,310],[410,435,440],[505, 515, 520]]
temperatura = [[500],[550],[600]]
Nap = np.asarray(np.log10(sig_izris))
Temp = []
for i in range(len(temperatura)):
    Temp.append(temperatura[i][0]+273.15) #Conversion to  Kelvin

def double_sum(mat, temp, nap):
    mat_12 = mat.subs(T, temp)
    mat_12 = mat_12.subs(logS, nap)
    return np.asarray(mat_12) 


test = Matrix([[logS, T, -1],[1, T**2, logS**2],[logS**3, T**2, 1]])
matrika = test
A = []
for i in range(len(Temp)):
    for j in range(len(Nap[i])):
        A.append(double_sum(matrika, Temp[i], Nap[i][j]))
mat_sum = sum(A)
mat_sum

但我并不完全相信我的代码是 100% 正确的，或者是否可以优化流程。 我想知道按元素对多个数组求和的正确方法是什么。我尝试使用操作员模块中的add，甚至使用zip，但只是没有设法写入正确的代码。

Answer 1

要添加几个与您的手写公式显示的大小相同的 NumPy 数组，您可以简单地编写

M = M1 + M2 + M3

SymPy 矩阵的添加方式类似。您可以将两者混合搭配：

import sympy
from sympy.abc import x
import numpy

A = sympy.Matrix([[x,0],[0,x]])
B = numpy.eye(2)
print A + B # Prints "Matrix([[x + 1.0, 0], [0, x + 1.0]])"

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