输入 2 个 3 乘 3 矩阵，实现对应位置的数据相加，输出生成新的矩阵

好的，我可以帮你解决这个问题。以下是实现该功能的 Python 代码：

# 定义两个 3x3 的矩阵
matrix1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
matrix2 = [[9, 8, 7], [6, 5, 4], [3, 2, 1]]

# 定义一个 3x3 的结果矩阵，初始值为 0
result = [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]

# 对应位置的数据相加
for i in range(3):
    for j in range(3):
        result[i][j] = matrix1[i][j] + matrix2[i][j]

# 输出结果矩阵
for row in result:
    print(row)

这段代码定义了两个 3x3 的矩阵 `matrix1` 和 `matrix2`，然后定义了一个 3x3 的结果矩阵 `result`，初始值为 0。接着使用两个 for 循环，遍历所有的位置，并将对应位置的数据相加，保存到结果矩阵中。最后输出结果矩阵。

希望这个代码对你有所帮助！

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使用pathon编写程序。程序功能为使用循环完成两个3*3的矩阵，实现其对应位置的数据相加，并捣毁一个新矩阵，两个矩阵为X＝〔〔12，7，3〕〕

以下是使用Python编写的程序，可以实现两个3x3的矩阵对应位置的数据相加，并生成一个新矩阵：

# 定义两个3x3的矩阵
X = [[12, 7, 3],
     [4, 5, 6],
     [7, 8, 9]]

Y = [[5, 8, 1],
     [6, 7, 3],
     [4, 5, 9]]

# 创建一个3x3的空矩阵
result = [[0, 0, 0],
          [0, 0, 0],
          [0, 0, 0]]

# 使用循环实现对应位置的数据相加
for i in range(len(X)):
    for j in range(len(X[0])):
        result[i][j] = X[i][j] + Y[i][j]

# 输出结果矩阵
for r in result:
    print(r)

输出结果如下：

[17, 15, 4]
[10, 12, 9]
[11, 13, 18]

这个新矩阵的每个元素都是对应位置的两个矩阵元素之和。

如何用Matlab语言描述这一部分：步骤1：将输入图像I转换为灰度图像，得到灰度图像矩阵I。 步骤2：生成一个与I大小相同的随机矩阵R，矩阵中每个元素都是从标准正态分布N(0,1)中随机抽样得到的。 步骤3：生成高斯噪声矩阵N，其元素为I与R对应元素相加并乘以sigma得到的值。 步骤4：将N加到灰度图像矩阵I上，得到添加高斯噪声后的图像矩阵J。 步骤5：将J转换为图像格式，即可得到添加高斯噪声后的图像。

可以使用Matlab代码实现如下：

% 步骤1：将输入图像I转换为灰度图像，得到灰度图像矩阵I
I = rgb2gray(I);

% 步骤2：生成一个与I大小相同的随机矩阵R，矩阵中每个元素都是从标准正态分布N(0,1)中随机抽样得到的
R = randn(size(I));

% 步骤3：生成高斯噪声矩阵N，其元素为I与R对应元素相加并乘以sigma得到的值
N = I + R * sigma;

% 步骤4：将N加到灰度图像矩阵I上，得到添加高斯噪声后的图像矩阵J
J = uint8(N);

% 步骤5：将J转换为图像格式，即可得到添加高斯噪声后的图像
J = uint8(J);