def flip_2d_list(matrix): def transpose(matrix): return [[getattr(row, '__getitem__')(i) for row in matrix] for i in range(len(matrix[0]))] return transpose(matrix) 示例 matrix = [ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] ] flipped_matrix = flip_2d_list(matrix) print(fl...
In this final example, we will use thetranspose() functionfrom Python’sNumPy libraryto transpose the 2D list. First, though, we need to install and import NumPy. Therefore, run the lines of code below to install and import NumPy:
[4, 8, 12]]# [Finished in 0.1s] 2. 使用列表推导式 List Comprehension 这个其实是第一种方法的高级简化写法。 deftranspose_2d(data): transposed = [[row[i]forrowindata]foriinrange(len(data[0]))]returntransposed data = [ [1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]]print(transpose_...
def transpose_2d(data): # transposed = list(zip(*data)) # [(1, 5, 9), (2, 6, 10), (3, 7, 11), (4, 8, 12)] # 注意 zip 本身返回的数据类型为 tuple 元组 # 其中符号 * 号可以对元素进行解压或展开 transposed = list(map(list, zip(*data))) return transposed data = [[1,...
对于这个三维数组,转置T其实就等价于transpose(2,1,0),如下: 3.两轴对换swapaxes:swapaxes方法接受的参数是一对轴编号,使用transpose方法是对整个轴进行对换,而swapaxes是将参数的两个轴进行对换。刚刚上面的transpose(1,0,2),实际上就是将0和1轴进行对换,因此使用swapaxes也可以实现,如下: ...
# 提取特定行rows=array_2d[[0,2]]# 提取第1行和第3行print(rows) 1. 2. 3. 该代码输出: [[1 2 3] [7 8 9]] 1. 2. 2. 提取列 提取特定的列稍微复杂一些,我们可以使用切片(Slicing)以及转置操作(transpose)。以下是提取第二列和第三列的示例: ...
insort(my_list, new_item) print('%2d ->' % new_item, my_list) insort 跟bisect一样,有lo和hi两个可选参数用来控制查找的范围。它也有个变体叫insort_left。这个变体在背后用的是bisect_left。目前所提到的内容都不仅仅实对列表或者元组有效,还可以应用于几乎所有的序列类型上。有时候因为列表实在是太...
torch.transpose(tensor, a,b): transpose只能操作2D矩阵的转置,permute可以同时操作于tensor的若干维度,transpose只能同时作用于tensor的两个维度 >>> torch.randn(2,3,4,5).transpose(3,0).transpose(2,1).transpose(3,2).shape torch.size([5,4,2,3]) >>> torch.randn(2,3,4,5).transpose(1,0)...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 def invert_matrix(matrix: list[list[int]]) -> list[list[int]]: return [list(t) for t in zip(*matrix)] 使用numpy库 上述的三种方法受限于 Python 解释器,效率不是非常高。如果要进行专业的数值分析和计算的话,可以使用numpy库的matrix.transpose方...
defdeconv_layer(x, filter_shape, output_shape, stride):#构造卷积filters =tf.get_variable( name='weight', shape=filter_shape, dtype=tf.float32, initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1), trainable=True )returntf.nn.conv2d_transpose(x, filters, output_shape, [1, stride, stride...