Python笔记:纯python处理矩阵:对矩阵进行转置

详解Python的transpose函数 数组转置和换轴 import numpy as np >>> arr = np.arange(16).reshape((2,2,4)) array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7]], [[ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]]]) >>> arr.transpose((1,0,2)) array([[[ 0, 1, 2, 3], 阅读详情

方法一 :使用常规的思路

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

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解包

def transpose(M):
    # 直接使用zip解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)]

思路:

  • zip 解包后,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:
my_zip = list(zip(['a', 'b', 'c'], [1, 2, 3])) 
print(my_zip) # [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]
  • 在每次循环中将元组强转成list 并存入总list中
使用Python进行矩阵转置的方法 您可以使用NumPy库中的T函数或transpose函数来实现矩阵转置操作。以上是一个简单的示例,演示了如何使用T函数对矩阵进行转置并打印结果。矩阵转置是一种常见的操作,它将矩阵的行和列互换,可以使用Python的T函数来实现。在本文中,我们将介绍如何使用T函数对矩阵进行转置,并提供相应的源代码示例。除了使用T函数外,您还可以使用NumPy的transpose函数来实现相同的结果。现在,我们可以使用T函数对矩阵进行转置。正如您所看到的,转置后的矩阵将原始矩阵的行和列进行了互换。这与使用T函数的结果相同。 阅读详情

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