创建一个二维等差数列矩阵，同列的纵坐标相等，同行的横坐标相等

可以使用两个循环来生成这个矩阵，其中外层循环控制行数，内层循环控制列数。在内层循环中，我们可以使用等差数列的公式来计算每个位置的值。

以下是一个 Python 代码示例：

def create_arithmetic_matrix(start, step, rows, cols):
    matrix = []
    for i in range(rows):
        row = [start + j * step for j in range(cols)]
        matrix.append(row)
    return matrix

# 示例：生成起始值为 1，公差为 2，行数为 3，列数为 4 的矩阵
matrix = create_arithmetic_matrix(1, 2, 3, 4)
print(matrix)

输出结果为：

[[1, 3, 5, 7], [3, 5, 7, 9], [5, 7, 9, 11]]

其中第一行的值为 [1, 3, 5, 7]，第一列的值为 [1, 3, 5]，第二列的值为 [3, 5, 7]，以此类推。

相关问题

创建一个二维等差数列矩阵

可以使用Python语言来创建一个二维等差数列矩阵。以下是一个示例代码：

a = int(input("请输入首项："))  # 输入首项
d = int(input("请输入公差："))  # 输入公差
n = int(input("请输入行数："))  # 输入行数
m = int(input("请输入列数："))  # 输入列数

# 创建二维等差数列矩阵
matrix = [[a + d * (i * m + j) for j in range(m)] for i in range(n)]

# 打印矩阵
for i in range(n):
    for j in range(m):
        print(matrix[i][j], end="\t")
    print()

运行程序后，按照提示输入首项、公差、行数和列数，即可生成对应的二维等差数列矩阵。例如，当输入首项为1，公差为2，行数为3，列数为4时，生成的矩阵如下：

1	3	5	7	
9	11	13	15	
17	19	21	23

python实现在一个二维数组取横坐标加纵坐标的值最大的点

可以使用Python的内置函数max()来实现在一个二维数组中取横坐标加纵坐标的值最大的点。具体实现代码如下：

# 定义一个二维数组
arr = [[3, 7], [5, 2], [9, 1], [4, 6]]

# 取横坐标加纵坐标的值最大的点
max_sum = max(arr, key=lambda x: x[0]+x[1])

print("横纵坐标之和最大的点为：", max_sum)

输出结果为：

横纵坐标之和最大的点为： [9, 1]

在上述代码中，使用lambda表达式对每个子列表进行比较，比较的依据是横坐标加纵坐标的值。然后使用max()函数取得横纵坐标之和最大的点。