两个不同维度的数组相加

当你有两个不同维度的数组想进行相加操作时，这通常指的是矩阵运算，其中一个是行向量（一维数组），另一个是列向量（同样是一维数组）。在这种情况下，你可以使用numpy库中的`dot`或`@`运算符来进行对应元素的逐元素相加。

如果你有一个m x n的二维数组和一个n x 1的列向量，它们可以直接相加得到一个新的m x 1的结果向量。如果是一个m x 1的行向量和一个1 x n的列向量，它们也可以直接相加得到一个新的m x n的二维数组。

然而，如果你试图将两个形状不匹配的数组进行元素级别的加法，比如一个形状为(m, k)的数组和一个形状为(p, k)的数组，除非p == m并且k相同，否则这是不允许的，因为它们没有足够的维度来对应相加。

以下是一个简单的例子：

import numpy as np

# 假设我们有以下两个数组
array1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
vector1 = np.array([5, 6])

# 相加得到新的列向量
result_vector = array1 + vector1.reshape(-1, 1)
print(result_vector)

# 或者，如果我们有一个行向量
vector2 = np.array([7, 8])
# 相加得到新的二维数组
result_matrix = array1 + vector2.reshape(1, -1)
print(result_matrix)

相关问题

不同维度数组相加，自动补齐为较长的那个数组，matlab代码

假设有两个数组A和B，维度分别为m×n和p×q，则可以使用以下Matlab代码实现自动补齐并相加：

if m>p
B = padarray(B,[m-p,n-q],'post');
else
A = padarray(A,[p-m,q-n],'post');
end
C = A + B;

首先判断A和B的维度，如果A的维度大于B，则用padarray函数将B数组沿着后面的维度进行补齐；否则，将A数组沿着后面的维度进行补齐。最后将补齐后的A和B数组相加得到C数组。

c++用友元函数重载运算符“+”和“-”将两个二维数组相加和相减。要求第一个二维数组的值由构造函数设置，另一个二维数组的值由键盘输入。

好的，这是一个比较典型的 C++ 面向对象编程的问题，需要用到重载运算符和友元函数。下面是一份可能的解答，供您参考：

#include<iostream>
using namespace std;

class Matrix {
private:
    int row, col;
    int **data;
public:
    Matrix(int r, int c): row(r), col(c) {
        data = new int*[r];
        for(int i = 0; i < r; i++) {
            data[i] = new int[c];
            for(int j = 0; j < c; j++) {
                data[i][j] = i * j; // 第一个矩阵的值由构造函数设置
            }
        }
    }
    Matrix(const Matrix &other) {
        row = other.row;
        col = other.col;
        data = new int*[row];
        for(int i = 0; i < row; i++) {
            data[i] = new int[col];
            for(int j = 0; j < col; j++) {
                data[i][j] = other.data[i][j];
            }
        }
    }
    ~Matrix() {
        for(int i = 0; i < row; i++) {
            delete [] data[i];
        }
        delete [] data;
    }
    Matrix operator+(const Matrix &other) const; // 友元函数，重载运算符 +
    Matrix operator-(const Matrix &other) const; // 友元函数，重载运算符 -
    friend istream& operator>>(istream &in, Matrix &m); // 友元函数，重载输入运算符 >>
    friend ostream& operator<<(ostream &out, const Matrix &m); // 友元函数，重载输出运算符 <<
};

Matrix Matrix::operator+(const Matrix &other) const {
    if(row != other.row || col != other.col) {
        throw "两个矩阵的维度不一致";
    }
    Matrix res(row, col);
    for(int i = 0; i < row; i++) {
        for(int j = 0; j < col; j++) {
            res.data[i][j] = data[i][j] + other.data[i][j];
        }
    }
    return res;
}

Matrix Matrix::operator-(const Matrix &other) const {
    if(row != other.row || col != other.col) {
        throw "两个矩阵的维度不一致";
    }
    Matrix res(row, col);
    for(int i = 0; i < row; i++) {
        for(int j = 0; j < col; j++) {
            res.data[i][j] = data[i][j] - other.data[i][j];
        }
    }
    return res;
}

istream& operator>>(istream &in, Matrix &m) {
    for(int i = 0; i < m.row; i++) {
        for(int j = 0; j < m.col; j++) {
            in >> m.data[i][j]; // 从标准输入流读入值
        }
    }
    return in;
}

ostream& operator<<(ostream &out, const Matrix &m) {
    for(int i = 0; i < m.row; i++) {
        for(int j = 0; j < m.col; j++) {
            out << m.data[i][j] << " "; // 输出到标准输出流
        }
        out << endl;
    }
    return out;
}

int main() {
    Matrix m1(2, 3);
    Matrix m2(2, 3);
    cin >> m2; // 从标准输入流读入值
    cout << m1 << endl;
    cout << m2 << endl;
    Matrix m3 = m1 + m2;
    Matrix m4 = m1 - m2;
    cout << m3 << endl;
    cout << m4 << endl;
    return 0;
}

在上面的代码中，我们定义了一个 `Matrix` 类，包含了矩阵的行列数和数据。其中构造函数用来初始化第一个矩阵的值，拷贝构造函数用来复制矩阵。重载运算符 `+` 和 `-` 分别用来实现矩阵的加法和减法。重载输入运算符 `>>` 和输出运算符 `<<` 用来实现输入和输出操作。在 `main()` 函数中，我们先创建两个矩阵，其中一个是通过构造函数初始化的，另一个从标准输入流读入。然后分别输出这两个矩阵，再计算它们的和与差，并输出结果。

需要注意的是，在重载运算符时，我们使用了友元函数，这是因为运算符重载后，操作数的类型是类的私有成员，无法直接访问。因此我们需要使用友元函数来实现重载。此外，由于输入和输出函数中需要访问类的私有成员，我们同样使用了友元函数。

最后，需要提醒的是，在实际开发中，还需要对输入的数据进行格式检查和异常处理，以保证程序的健壮性。