transposed_matrix = matrix.T print(transposed_matrix) ``` 3. 使用列表推导和zip函数 Python中的列表推导和内置的 `zip` 函数也可以用来实现方阵转置: ```python matrix = [ [1. 2. 3], [4. 5. 6], [7. 8. 9] ] transposed_matrix = [list(row) for
方法/步骤 1 一、使用NumPy库的.T属性：import numpy as np # 假设有一个二维数组matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 使用.T属性进行转置transposed_matrix = matrix.T print(transposed_matrix)2 二、使用NumPy库的np.transpose()函数：import numpy as np matrix = np.array...
1. 使用NumPy库的`.transpose()`函数:NumPy是一个开源的Python科学计算库,提供了许多用于数组和矩阵操作的函数。`.transpose()`函数可以将矩阵进行转置。例如: “`python import numpy as np matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) transpose_matrix = matrix.transpose() print(transpose_matrix)...
lst2[:]=[list(item)foriteminzip(*lst2)]print(lst2) 3. 方法三 importnumpy as np#定义一个矩阵matrix =np.array([ [2,0,0,2], [2,1,2,1], [3,1,1,2], [0,1,0,1], ])#对矩阵进行转置transpose_matrix =np.transpose(matrix) matrix[:]=transpose_matrix.tolist()print(matrix) 4...
def transpose(matrix): return [list(row) for row in zip(*matrix)] #矩阵水平翻转 def invert(matrix): return [row[::-1] for row in matrix] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 首先,matrix是一个二维列表,类似于: matrix = [[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9, 10]] ...
最后一种方法是使用zip()函数来实现行列转置。zip()函数可以将多个可迭代对象按照元素位置进行打包,返回一个元组的迭代器。我们可以利用这个特性来实现行列转置。 下面是一个示例代码: matrix=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]transpose=list(zip(*matrix))forrowintranspose:print(row) ...
在Python中,我们可以利用zip函数来实现这一操作。 python def transpose(matrix): return list(zip(*matrix)) 4. 实现矩阵顺时针旋转90度的功能 要实现矩阵顺时针旋转90度,我们可以先将矩阵转置,然后反转每一行。 python def rotate_clockwise(matrix): transposed = transpose(matrix) return [list(row)[::-1...
numpy 模块提供了 transpose() 函数执行转置,该函数的返回值是 numpy 的内置类型:array 调用array 的 tolist() 方法可将 array 转换为 list 列表 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpy deftransformMatrix(m):returnnumpy.transpose(m).tolist()printmatrix(matrix)print('-'*40)print...
找到矩阵的转置,这是一个常见的操作,在 NumPy 中可以使用 numpy.ndarray.transpose(...) 方法实现,如下代码片段所示: arr2D.transpose() 这转置了 ndarray 并输出它,如下所示: array([[1, 3], [2, 4]]) 改变ndarray 的布局 np.ndarray.reshape(...) 方法允许我们更改 ndarray 的布局(形状),而不改变其...
这是因为在matrix = [row] * 4操作中,只是创建3个指向row的引用,可以简单理解成四个数组是一体的。一旦其中一个改变,所有的都会变。 比较稳妥的方式是直接定义多维数组,或者用循环间接定义。多维数组是一个挺重要的概念,它也能直接表示成矩阵,是后续很多算法和分析的基础(不过在pandas中,它是另外一种形式了)。