计算 B=A+b C=A+c 其中,A为上一步操作得到的矩阵，b为自定义的行向量，如 b=[[0.1,0.2,... 0.11]] c为自定义的列向量。 计算B−A、C−A，并输出结果。

在Python中，我们可以继续使用numpy库来进行矩阵运算。假设你已经有一个名为`A`的矩阵，以及行向量`b`和列向量`c`。这里是一个示例如何计算`B`、`C`以及它们与`A`的差：

import numpy as np

# 假设 A 是一个二维数组（10x11），b 和 c 是对应的行向量和列向量
A = ... # 替换为实际的A矩阵
b = np.array([[0.1, 0.2, ..., 0.11]])  # 行向量
c = np.array([0.11, 0.22, ..., 0.110])  # 列向量

# 计算 B = A + b
B = A + b

# 计算 C = A + c (由于c是列向量，需要使用T来转置后再相加)
C = A + c.T  # 使用T是因为我们要对列向量进行行向量的加法

# 计算 B - A
B_minus_A = B - A

# 计算 C - A
C_minus_A = C - A

print("B - A:")
print(B_minus_A)
print("\nC - A:")
print(C_minus_A)

这里假设了向量`b`和`c`有相同的长度以适应矩阵`A`的维度。如果向量的大小不符合要求，你需要先调整它们的形状。