python输入两个二维数组求和

可以使用嵌套循环遍历两个二维数组，然后将对应位置的元素相加，最终得到一个新的二维数组。以下是示例代码：

# 输入两个二维数组
arr1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
arr2 = [[9, 8, 7], [6, 5, 4], [3, 2, 1]]

# 创建一个新的二维数组，用于存储求和结果
result = [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]

# 遍历两个二维数组，将对应位置的元素相加
for i in range(len(arr1)):
    for j in range(len(arr1[0])):
        result[i][j] = arr1[i][j] + arr2[i][j]

# 输出求和结果
print(result)

输出结果为：

[[10, 10, 10], [10, 10, 10], [10, 10, 10]]

以上代码中，我们假设输入的两个二维数组的维度都为 3x3，如果维度不同，需要先进行判断或者通过函数参数传递维度信息。

相关问题

python两个二维数组求和

可以使用Python中的嵌套列表来表示二维数组，然后使用嵌套循环和加法运算符来计算两个二维数组的和。具体实现如下：

# 定义两个二维数组
array1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
array2 = [[9, 8, 7], [6, 5, 4], [3, 2, 1]]

# 创建一个新的二维数组，用于存储和
sum_array = []

# 使用嵌套循环和加法运算符计算和
for i in range(len(array1)):
    row = []
    for j in range(len(array1[i])):
        row.append(array1[i][j] + array2[i][j])
    sum_array.append(row)

# 输出结果
print(sum_array)

输出结果为：

[[10, 10, 10], [10, 10, 10], [10, 10, 10]]

写一个python计算两个二维数组的距离的代码

在Python中，可以使用numpy库来方便地计算两个二维数组之间的距离。这里我们通常会使用欧几里得距离作为衡量标准，它是最常见的距离度量之一。下面是一个简单的例子：

import numpy as np

def calculate_distance(array1, array2):
    # 确保输入都是numpy数组
    array1 = np.array(array1)
    array2 = np.array(array2)

    # 计算每个维度上对应位置的差值
    diff = array1 - array2

    # 平方差
    squared_diff = np.square(diff)

    # 求和所有维度的平方差
    sum_of_squares = np.sum(squared_diff, axis=0)

    # 开根号得到欧几里得距离
    distance = np.sqrt(sum_of_squares)

    return distance

# 示例：
array1 = [[1, 2], [3, 4]]
array2 = [[5, 6], [7, 8]]

distance = calculate_distance(array1, array2)
print("The Euclidean distance between the two arrays is:", distance)