两个矩阵逐列之和答案

【问题标题】：sum of two matrix row by column两个矩阵逐列之和
【发布时间】：2018-02-15 15:50:59
【问题描述】：

我有两个矩阵：

mx1 = np.matrix([[2,9,9],[2,5,8],[7,2,9]])

[[2 9 9]
 [2 5 8]
 [7 2 9]]

mx2 = np.matrix([[7,1,3],[5,8,2],[6,9,5]])

[[7 1 3]
 [5 8 2]
 [6 9 5]]

我想做一些像矩阵乘积一样的事情，但需要求和。

即，生成的矩阵元素[1,1]应计算为：

(2+7)+(9+5)+(9+6) = 38

元素[1,2]：

(2+1)+(9+8)+(9+9) = 38

等等。

有什么聪明的方法吗？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

使用 numpy 广播怎么样？

mx1 = np.matrix([[2,9,9],[2,5,8],[7,2,9]])
mx2 = np.matrix([[7,1,3],[5,8,2],[6,9,5]])
res = np.sum(mx1, axis = 1) + np.sum(mx2, axis = 0)

【讨论】：

【解决方案2】：

numpy 转置你的第二个矩阵，然后进行元素加法。

mx2t = np.transpose(mx2)
motot = np.add(mx1, mx2t)

然后使用带有轴参数的 numpy 对列求和。（对于您的示例，我假设您最终会得到一个 1x3 矩阵，而不是 3x3 矩阵，因为我不清楚您将如何计算 element[2,2]）。

【讨论】：

【解决方案3】：

我认为这可以满足您的需求，但我不确定它的效率如何，以及它是否适用于您的大数据。

import itertools

m, _ = np.shape(mx1)
_, n = np.shape(mx2)

r = np.array(list(map(np.sum, itertools.product(mx1, mx2.T)))).reshape(m, n)

分解：使用 itertools.product 创建所有行和列对。将这些对相加。然后根据原来的形状重塑。我希望这会有用。

【讨论】：