Pythonで2つの行列を足し合わせる方法を解説

Pythonで2つの行列（マトリックス）を加算する最もシンプルな方法は、ループ処理を使って各要素を1つずつ足していくことです。この記事では、基本的なループによる方法と、NumPyライブラリを使った効率的な方法の2つを紹介します。

方法1：ネストしたループで要素ごとに加算する

まずは標準的なPythonの機能だけで実装する方法です。外側のループで行を、内側のループで列を走査しながら、対応する位置の要素同士を加算していきます。

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

result = [[0,0,0], [0,0,0], [0,0,0]]

for i in range(len(X)):
    for j in range(len(X[0])):
        result[i][j] = X[i][j] + Y[i][j]

for r in result:
    print(r)

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

[10, 10, 10]
[10, 10, 10]
[10, 10, 10]

この方法のメリットは、外部ライブラリに依存せず、行列加算の仕組みを直感的に理解できる点です。ただし、行列のサイズが大きくなると処理速度が遅くなるというデメリットがあります。

方法2：NumPyを使って加算する

数値計算を本格的に扱う場合は、NumPyモジュールを使用するのがおすすめです。NumPyは行列演算をネイティブにサポートしており、+ 演算子だけで簡単に行列の加算ができます。

import numpy as np
X = np.matrix([[1, 2], [3, 4]])
Y = np.matrix([[2, 2], [2, 2]])
result = X + Y
print(result)

実行結果は次のとおりです。

matrix([[3, 4], [5, 6]])

どちらの方法を選ぶべきか？

小規模なデータや学習目的であればループによる方法でも十分ですが、実際のデータ分析や機械学習の現場ではNumPyを使うのが一般的です。NumPyはC言語レベルで最適化されているため、大きな行列でも高速に処理でき、コードも簡潔になります。また、np.matrix の代わりに np.array を使うことも可能で、近年はより柔軟な ndarray が推奨される傾向にあります。