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矩阵的根本运算在计算机图形学中十分重要，特别是在停止图形变换时。以下是一些根本的矩阵运算的示例代码，运用Python言语。
1. 矩阵加法
python复制代码def matrix_addition(matrix1, matrix2):"""矩阵加法。"""rows1 = len(matrix1)cols1 = len(matrix1[0])rows2 = len(matrix2)cols2 = len(matrix2[0])if rows1 != rows2 or cols1 != cols2:raise ValueError("两个矩阵的大小必需相同才干相加")result = [[matrix1[i][j] + matrix2[i][j] for j in range(cols1)] for i in range(rows1)]return result
2. 矩阵乘法
python复制代码def matrix_multiplication(matrix1, matrix2):"""矩阵乘法。"""rows1 = len(matrix1)cols1 = len(matrix1[0])rows2 = len(matrix2)cols2 = len(matrix2[0])if cols1 != rows2:raise ValueError("矩阵乘法的行数和列数必需匹配")result = [[0 for _ in range(cols2)] for _ in range(rows1)]for i in range(rows1):for j in range(cols2):for k in range(cols1):result[i][j] += matrix1[i][k] * matrix2[k][j]return result
3. 矩阵转置
python复制代码def matrix_transpose(matrix):"""矩阵转置。"""return [list(x) for x in zip(*matrix)] # 运用Python的内置zip函数停止转置操作*，matrix表示将矩阵解包为行列表。
示例：变换一个二维点（向量）运用矩阵运算
假定我们有一个二维点 (x, y)，并且我们有一个变换矩阵 [[a, b], [c, d]]，我们能够运用上述的矩阵运算来变换这个点。首先，我们将点表示为一个列向量 [[x], [y]]，然后运用矩阵乘法来得到变换后的点。
以下是示例代码：
python复制代码def transform_point_with_matrix(point, matrix):"""运用矩阵变换一个二维点。返回变换后的点。"""# 将点转换为列向量方式，例如 [[x], [y]]point_column = [point[0], point[1], 1] # 添加一个额外的1是为了处置齐次坐标，这里运用的是3x3的变换矩阵。假如是2x2的矩阵，能够省略这一步。# 运用矩阵乘法停止变换transformed_point = matrix_multiplication(matrix, point_column) # 假定我们运用的是3x3的变换矩阵，所以这里运用3x3的乘法函数。假如是2x2的矩阵，能够运用之前的乘法函数。# 返回变换后的点 (x', y')，这里我们只取前两个重量，疏忽第三个重量（由于我们添加了额外的1）。假如运用的是2x2的矩阵，能够直接返回前两个重量。return transformed_point[:2] # 返回前两个重量作为变换后的点 (x', y')。假如是2x2的矩阵，这一步能够省略。
