如何使用numpy加上一个矩阵中的每一行和另一个矩阵中的每一行

使用numpy可以很方便地实现矩阵的加法操作。要实现矩阵中每一行与另一个矩阵中每一行的相加，可以使用numpy的广播（broadcasting）功能。

首先，导入numpy库：

import numpy as np

假设有两个矩阵A和B，它们的形状分别为(m, n)和(p, n)，其中m和p表示矩阵的行数，n表示矩阵的列数。我们的目标是将A的每一行与B的每一行相加。

首先，使用numpy的tile函数将矩阵A复制p次，得到一个形状为(p, m, n)的新矩阵C：

C = np.tile(A, (p, 1, 1))

然后，使用numpy的reshape函数将矩阵B的形状变为(p, 1, n)，以便与矩阵C进行相加：

D = B.reshape(p, 1, n)

接下来，使用numpy的sum函数对矩阵C和D进行相加，指定axis参数为1，表示按照第一个维度进行相加，即对每一行进行相加：

result = C + D

最后，得到的result矩阵即为每一行相加的结果，形状为(p, m, n)。

下面是一个完整的示例代码：

import numpy as np

# 定义矩阵A和B
A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
B = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]])

# 使用tile函数复制矩阵A
C = np.tile(A, (B.shape[0], 1, 1))

# 使用reshape函数改变矩阵B的形状
D = B.reshape(B.shape[0], 1, B.shape[1])

# 矩阵相加
result = C + D

print(result)

输出结果为：

[[[ 8 10 12]
  [11 13 15]]

 [[11 13 15]
  [14 16 18]]]

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