方法一 :使用常规的思路
deftranspose(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 foriinrange(col): #外层循环的容器 item=[] #在列循环的内部进行行的循环 forindexinrange(row): item.append(M[index][i]) result.append(item) returnresult
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
deftranspose(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)forrowinzip(*M)]
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:
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。
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THE END
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