使用numpy向量化逐行加法？

使用numpy向量化逐行加法是指利用numpy库中的向量化操作，对矩阵的每一行进行加法运算。这种方法可以提高计算效率，减少循环操作，使代码更简洁。

在numpy中，可以使用numpy的广播（broadcasting）功能来实现向量化逐行加法。具体步骤如下：

1. 导入numpy库：在代码开头导入numpy库，以便使用其中的函数和方法。

import numpy as np

1. 创建矩阵：使用numpy的array函数创建一个二维矩阵。

matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

1. 创建行向量：使用numpy的array函数创建一个行向量，其长度与矩阵的列数相同。

row_vector = np.array([10, 20, 30])

1. 向量化逐行加法：使用numpy的广播功能，将行向量与矩阵的每一行进行加法运算。

result = matrix + row_vector

1. 打印结果：使用print函数打印结果。

print(result)

完整代码如下：

import numpy as np

matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
row_vector = np.array([10, 20, 30])
result = matrix + row_vector
print(result)

运行以上代码，将输出以下结果：

[[11 22 33]
 [14 25 36]
 [17 28 39]]

这样，就实现了使用numpy向量化逐行加法的操作。

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