Замечание по задаче - Чтобы состыковать две двумерные матрицы вертикально, нужно разместить матрицы одну под другой. Это возможно только если число столбцов в обеих матрицах одинаковое. Ниже дам подробное решение и несколько вариантов реализации на Python (без библиотек и с NumPy), с пошаговым объяснением и примерами. 1) Чистый Python (матрицы как списки списков) Принцип - Проверяем, что у обеих матриц одинаковое число столбцов. - Складываем строки так, чтобы сначала шли строки A, затем строки B. Это и получится вертикальное «слоение». Пример кода - Проверяем мерности и затем выполняем конкатенацию по осям. def vertical_stack(A, B): # A и B — матрицы в виде списков списков if not isinstance(A, list) or not isinstance(B, list): raise TypeError("A и B должны быть списками (матрицами).") if any(not isinstance(row, list) for row in A) or any(not isinstance(row, list) for row in B): raise TypeError("A и B должны быть матрицами (списками списков).") # Обработаем случаи пустых матриц if not A and not B: return [] if not A: # B остается как есть (если в B все строки одной длины) return B if not B: return A a_cols = len(A[0]) b_cols = len(B[0]) # Проверки: все строки внутри каждой матрицы должны иметь одну и ту же длину if any(len(r) != a_cols for r in A) or any(len(r) != b_cols for r in B): raise ValueError("Все строки в каждой матрице должны иметь одинаковую длину.") # Проверка совместимости по числу столбцов if a_cols != b_cols: raise ValueError("Число столбцов должно быть одинаковым у обеих матриц.") # Вертикальное стекование: просто конкатенация списков return A + B Пример использования A = [ [1, 2, 3], [4, 5, 6] ] B = [ [7, 8, 9], [10, 11, 12] ] C = vertical_stack(A, B) print(C) # Результат: # [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]] 2) С использованием NumPy Если есть возможность установить NumPy, это удобнее и надёжнее для матричных операций. Принцип - Преобразуем входы в массивы 2D и используем vstack (или concatenate по axis=0). Пример кода import numpy as np def vertical_stack_numpy(A, B): a = np.asarray(A) b = np.asarray(B) if a.ndim != 2 or b.ndim != 2: raise ValueError("A и B должны быть двумерными массивами.") if a.shape[1] != b.shape[1]: raise ValueError("Число столбцов должно быть одинаковым.") return np.vstack((a, b)) Пример использования A = [ [1, 2, 3], [4, 5, 6] ] B = [ [7, 8, 9], [10, 11, 12] ] C = vertical_stack_numpy(A, B) print(C) # Результат: # [[ 1 2 3] # [ 4 5 6] # [ 7 8 9] # [10 11 12]] 3) Быстрый способ без явной проверки (вариант ошибки по живой конкатенации) Если уверены, что входные матрицы корректны и имеют одинаковое число столбцов, можно просто сделать конкатенацию по строкам: - Для списков: C = A + B - Для NumPy: C = np.vstack((A, B)) или C = np.concatenate((A, B), axis=0) Пример с чистым Python A = [ [1, 2], [3, 4] ] B = [ [5, 6], [7, 8] ] C = A + B # результат: [[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]] Важные моменты, которые стоит помнить - Число столбцов должно совпадать: len(A[0]) == len(B[0]). - Все строки внутри каждой матрицы должны иметь одинаковую длину. - Пустые матрицы: если обе пустые, результат пустой список; если одна пустая, можно вернуть другую матрицу как есть (после соответствующих проверок). - При использовании NumPy нет нужды вручную проверять размеры, но полезно держать в уме совместимость по числу столбцов. Если хочешь, можешь прислать конкретные матрицы (или их размерности), скажу, как лучше их стыковать и приведу готовый код под твой случай.