python列表实现矩阵行列转换

本文采用列表嵌套实现矩阵的行列转换。

第一种方法(此方法来源于https://docs.python.org/zh-cn/3/tutorial/datastructures.html#list-comprehensions

复制代码
matrix = [
    [1, 2, 3, 4],    [5, 6, 7, 8],    [9, 10, 11, 12],
]
print(
    [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
)

第二种方法,使用for循环实现。

初始代码如下:

复制代码
matrix = [
    [1, 2, 3, 4],    [5, 6, 7, 8],    [9, 10, 11, 12],
]
# print(
#     [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
# )
result = []
result_1 = []
for y in range(len(matrix[0])):
    for x in range(len(matrix)):
        result_1.append(matrix[x][y])
    result_1=list(result_1)
    print('result_1',result_1)
    print('len(result)',len(result))
    result.append(result_1)
    result_1[:]=[]
    print('result',result)

运行程序,发现第一层外循环结束后,result的元素不对(如下

复制代码
result_1 [1, 5, 9]
len(result) 0
result [[]]         #第一层外循环结束后的结果
result_1 [2, 6, 10]
len(result) 1
result [[2, 6, 10], []]
result_1 [3, 7, 11]
len(result) 2
result [[2, 6, 10], [3, 7, 11], []]
result_1 [4, 8, 12]
len(result) 3
result [[2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12], []]

然后将问题发给CHATGPT4-MINI,得到的结果如下:

按照提示,调整代码。调整滞后的代码如下:

复制代码
result = []
for y in range(len(matrix[0])):
    result_1 = []                  #代码修改点
    for x in range(len(matrix)):
        result_1.append(matrix[x][y])
    result_1=list(result_1)
    print('result_1',result_1)
    print('len(result)',len(result))
    result.append(result_1)
    # result_1[:]=[]              #代码修改点
    print('result',result)

运行结果

输出结果符合预期。

总结:多层循环的时候,一定要注意全局变量和局部变量的赋值、还原。

PS:GPT很强大,可以好好利用它帮助我们提高学习效率。

相关推荐
Raas1004 小时前
MAI Gateway(魔芋企业级AI网关)功能全解:AI网关有哪些功能?一文看懂AI网关能力矩阵
大数据·人工智能·矩阵·gateway·mai gateway·企业级产品
船厂电气自动化ai大模型12 小时前
AI大模型与数学 第75课 基、维度、向量空间坐标
数据结构·线性代数·算法·机器学习·推荐算法
hansang_IR1 天前
【题解】P4456 [CQOI2018] 交错序列(矩阵乘法)
c++·线性代数·算法
BSD_HY1 天前
薄膜开关矩阵扫描在低功耗MCU上的GPIO扩展实现
单片机·嵌入式硬件·矩阵·人机交互·薄膜开关·源头工厂
Nil2081 天前
leetcode 74搜索二维矩阵
算法·leetcode·矩阵
小飞象—木兮2 天前
BCG波士顿矩阵深度解析及应用指南:核心逻辑、落地路径、常见误区、案例
大数据·人工智能·矩阵·数据分析·用户运营
浪里镖客2 天前
位姿转换矩阵中旋转与平移转换的问题--解决方案
线性代数·矩阵
hansang_IR2 天前
【题解】P5364 [SNOI2017] 礼物
c++·线性代数·算法
TKcloudmaster_H2 天前
告别低效运营:跨境数据分析 + 多账号矩阵增效方案
大数据·矩阵·数据挖掘·数据分析·新媒体运营·产品运营·流量运营
IT小白杨3 天前
多店铺防关联指纹浏览器哪个好:从账号关联判定模型到环境隔离架构的一次拆解
经验分享·物联网·矩阵·架构·指纹浏览器