Python 循环实现矩阵操作：无需 NumPy 库

本指南介绍了如何在 Python 中使用循环来创建、加法运算和访问矩阵元素，而无需依赖 NumPy 库。虽然 NumPy 库提供了更方便高效的矩阵操作方法，但了解使用循环进行矩阵操作的原理和实现方法，可以帮助你更好地理解矩阵运算的基本概念。

1. 创建矩阵

# 定义矩阵的维度
rows = 3
cols = 3

# 创建一个初始值为0的空矩阵
matrix = [[0 for _ in range(cols)] for _ in range(rows)]

# 给矩阵赋值
for i in range(rows):
    for j in range(cols):
        matrix[i][j] = int(input(f'输入矩阵元素[{i}][{j}]: '))

这将根据指定的行数和列数，创建一个初始值为0的空矩阵，并通过输入循环来逐个赋值。

2. 进行矩阵加法

# 创建两个矩阵
matrix1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
matrix2 = [[9, 8, 7], [6, 5, 4], [3, 2, 1]]

# 创建一个与结果矩阵相同维度的空矩阵
result = [[0 for _ in range(cols)] for _ in range(rows)]

# 对应元素相加
for i in range(rows):
    for j in range(cols):
        result[i][j] = matrix1[i][j] + matrix2[i][j]

# 打印结果矩阵
for row in result:
    print(row)

这将创建两个矩阵并进行对应元素相加，然后将结果保存在另一个矩阵中，并打印出结果矩阵。

3. 访问矩阵元素

# 访问矩阵中的特定元素
row_index = 1
col_index = 2
element = matrix[row_index][col_index]
print(element)

这将访问矩阵中的第二行第三列的元素，并将其打印出来。

请注意，使用 NumPy 库可以更方便地进行矩阵操作和运算，特别是对于大型矩阵来说，使用库能够提供更高效的计算。