
方法一 :使用常规的思路
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 | def transpose(M):
# 初始化转置后的矩阵
result = []
# 获取转置前的行和列
row, col = shape(M)
# 先对列进行循环
for i in range(col):
# 外层循环的容器
item = []
# 在列循环的内部进行行的循环
for index in range(row):
item.append(M[index][i])
result.append(item)
return result
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思路:矩阵的转置就是从行变成列,列变成行。
先定义一个最终存放矩阵的容器;
先对列进行循环i,并定义一个临时数组用于存放数据,在每次列的循环内部,再次对行进行循环j,取第M[j][i]个元素存入一个临时数组中;
在每次列循环完毕,将临时数组存入最终数组中;
当列循环完毕, 最终数组就是矩阵的转置。
方法二:使用zip解压包
1 2 3 | def transpose(M):
# 直接使用zip解压包成转置后的元组迭代器,再强转成list存入最终的list中
return [list(row) for row in zip(*M)]
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思路:
zip解压包后,返回一个将多个可迭代对象组合成一个元组序列的迭代器,正如:
1 2 | my_zip = list(zip([ 'a' , 'b' , 'c' ], [1, 2, 3]))
print (my_zip) # [( 'a' , 1), ( 'b' , 2), ( 'c' , 3)]
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在每次循环中将元组强转成list并存入总list中。
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