计算矩阵的每一行和每一列的总和的程序

在计算机编程中，经常需要对矩阵进行各种操作。本文将介绍如何编写一个程序来计算矩阵的每一行和每一列的总和。

首先，我们需要定义一个矩阵。假设我们要计算以下矩阵的每一行和每一列的总和：

1 2 3
4 5 6
7 8 9

我们可以用以下方式在Python中定义这个矩阵：

matrix = [
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9]
]

接下来，我们可以编写一个函数来计算每一行的总和：

def row_sum(matrix):
    row_sums = []
    for row in matrix:
        row_sum = sum(row)
        row_sums.append(row_sum)
    return row_sums

这个函数将矩阵作为参数并返回一个包含每一行总和的列表。我们可以测试一下这个函数：

print(row_sum(matrix))

输出结果应该为：

[6, 15, 24]

接下来，我们可以编写一个函数来计算每一列的总和。这个函数需要用到Python的转置功能：

def column_sum(matrix):
    column_sums = []
    matrix_transposed = zip(*matrix)
    for column in matrix_transposed:
        column_sum = sum(column)
        column_sums.append(column_sum)
    return column_sums

这个函数将矩阵作为参数并返回一个包含每一列总和的列表。我们可以测试一下这个函数：

print(column_sum(matrix))

输出结果应该为：

[12, 15, 18]

现在我们已经成功地编写了一个程序来计算矩阵的每一行和每一列的总和。整个程序的代码如下：

matrix = [
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9]
]

def row_sum(matrix):
    row_sums = []
    for row in matrix:
        row_sum = sum(row)
        row_sums.append(row_sum)
    return row_sums

def column_sum(matrix):
    column_sums = []
    matrix_transposed = zip(*matrix)
    for column in matrix_transposed:
        column_sum = sum(column)
        column_sums.append(column_sum)
    return column_sums

print(row_sum(matrix))
print(column_sum(matrix))

这个程序将会输出以下结果：

[6, 15, 24]
[12, 15, 18]

以上是计算矩阵的每一行和每一列的总和的程序的详细介绍。