Python实现矩阵转置的方法分析

2024-12-03 16:11:31

本文实例讲述了Python实现矩阵转置的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：

前几天群里有同学提出了一个问题：手头现在有个列表，列表里面两个元素，比如[1, 2]，之后不断的添加新的列表，往原来相应位置添加。例如添加[3, 4]使原列表扩充为[[1, 3], [2, 4]]，再添加[5, 6]扩充为[[1, 3, 5], [2, 4, 6]]等等。

其实不动脑筋的话，用个二重循环很容易写出来：

def trans(m):
  a = [[] for i in m[0]]
  for i in m:
    for j in range(len(i)):
      a[j].append(i[j])
  return a
m = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]  # 想象第一个列表是原始的，后面的是往里添加的
print trans(m)  # result:[[1, 3, 5], [ 2, 4, 6]]

然而不管怎么看这种代码都很丑。

仔细看了一下m这种结构。等等，这不是字典的iteritems()的结果么？如果dict(m)，那么结果——不就是keys()和values()么？

于是利用字典转换一下：

def trans(m):
  d = dict(m)
  return [d.keys(), d.values()]

可是再仔细想想，这里面有bug。如果添加列表的第一个元素相同，也就是转化之后dict的key相同，那肯定就不行了呀！况且，如果原始列表不是两个，而是多个，肯定不能用字典的呀！于是这种方法作罢，还是好好看看列表的形状。

然后又是一个不小心的发现：

这种转置矩阵的即时感是怎么回事？

没错，这个问题的本质就是求解转置矩阵。于是就简单了，还是用个不动脑筋的办法：

def trans(m):
  for i in range(len(m)):
    for j in range(i):
      m[i][j], m[j][i] = m[j][i], m[i][j]
  return m
m = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
print trans(m)

其实还是有点bug的，看起来是好用的，然而这个矩阵要求行列长度相同才行。

最后，群里某大神说：如果只是转置矩阵的话，直接zip就好了。这才想起来zip的本质就是这样的，取出列表中的对应位置的元素，组成新列表，正是这个题目要做的。

所以最终，这个题目（转置矩阵）的python解法就相当奇妙了：

def trans(m):
  return zip(*d)

没错，就这么简单。python的魅力。

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《Python数据结构与算法教程》、《Python加密解密算法与技巧总结》、《Python编码操作技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

Python实现打印螺旋矩阵功能的方法

本文实例讲述了Python实现打印螺旋矩阵功能的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 一.问题描述输入N, 打印 N*N 螺旋矩阵比如 N = 3,打印: 1 2 3 8 9 4 7 6 5 N = 4,打印: 1 2 3 4 12 13 14 5 11 16 15 6 10 9 8 7 二.思路常规法是不断的对数据边界进行判断会很复杂,不妨考虑通过递归的解决每一层的数字. 三.代码 #coding:utf-8 n = int(raw_input('>')) #初始化数组 arr = [
Python表示矩阵的方法分析

本文实例讲述了Python表示矩阵的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 在c语言中,表示个"整型3行4列"的矩阵,可以这样声明:int a[3][4];在python中一不能声明变量int,二不能列出维数.可以利用列表中夹带列表形式表示.例如: 表示矩阵 ,可以这样: count = 1 a = [] for i in range(0, 3): tmp = [] for j in range(0, 3): tmp.append(count) count += 1 a.append
python实现稀疏矩阵示例代码

工程实践中,多数情况下,大矩阵一般都为稀疏矩阵,所以如何处理稀疏矩阵在实际中就非常重要.本文以Python里中的实现为例,首先来探讨一下稀疏矩阵是如何存储表示的. 1.sparse模块初探 python中scipy模块中,有一个模块叫sparse模块,就是专门为了解决稀疏矩阵而生.本文的大部分内容,其实就是基于sparse模块而来的. 第一步自然就是导入sparse模块 >>> from scipy import sparse 然后help一把,先来看个大概 >>> h
Python使用迭代器打印螺旋矩阵的思路及代码示例

思路螺旋矩阵是指一个呈螺旋状的矩阵,它的数字由第一行开始到右边不断变大,向下变大, 向左变大,向上变大,如此循环. 螺旋矩阵用二维数组表示,坐标(x,y),即(x轴坐标,y轴坐标). 顺时针螺旋的方向是->右,下,左,上,用数值表示即是x加1格(1,0),y加1格(0,1),x减1格(-1,0),y减1格(0,-1). 坐标从(0,0)开始行走,当超出范围或遇到障碍时切换方向. 螺旋矩阵的打印首先要对n*n的数组进行赋值,根据规律可以看出,每一层都是按照右->下->左->上的顺序
Python实现的矩阵类实例

本文实例讲述了Python实现的矩阵类.分享给大家供大家参考,具体如下: 科学计算离不开矩阵的运算.当然,python已经有非常好的现成的库:numpy(numpy的简单安装与使用可参考http://www.jb51.net/article/66236.htm). 我写这个矩阵类,并不是打算重新造一个轮子,只是作为一个练习,记录在此. 注:这个类的函数还没全部实现,慢慢在完善吧. 全部代码: import copy class Matrix: '''矩阵类''' def __init__(sel
python实现矩阵乘法的方法

本文实例讲述了python实现矩阵乘法的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: def matrixMul(A, B): res = [[0] * len(B[0]) for i in range(len(A))] for i in range(len(A)): for j in range(len(B[0])): for k in range(len(B)): res[i][j] += A[i][k] * B[k][j] return res def matrixMul2(A, B):
Python中矩阵库Numpy基本操作详解

NumPy是一个关于矩阵运算的库,熟悉Matlab的都应该清楚,这个库就是让python能够进行矩阵话的操作,而不用去写循环操作. 下面对numpy中的操作进行总结. numpy包含两种基本的数据类型:数组和矩阵. 数组(Arrays) >>> from numpy import * >>> a1=array([1,1,1]) #定义一个数组 >>> a2=array([2,2,2]) >>> a1+a2 #对于元素相加 array(
Python矩阵常见运算操作实例总结

本文实例讲述了Python矩阵常见运算操作.分享给大家供大家参考,具体如下: python的numpy库提供矩阵运算的功能,因此我们在需要矩阵运算的时候,需要导入numpy的包. 一.numpy的导入和使用 from numpy import *;#导入numpy的库函数 import numpy as np; #这个方式使用numpy的函数时,需要以np.开头. 二.矩阵的创建由一维或二维数据创建矩阵 from numpy import *; a1=array([1,2,3]); a1=ma
python使用邻接矩阵构造图代码示例

问题如何使用list构造图邻接矩阵的方式 Python代码示例 # !/usr/bin/env python # -*-encoding: utf-8-*- # author:LiYanwei # version:0.1 # 邻接矩阵 ''' a---b\ | | \ | | c | | / e---d/ 对于无向图顶点之间存在边,则为1,反之则为0 a b c d e a 0 1 0 0 1 b 1 0 1 1 0 c 0 1 0 1 0 d 0 1 1 0 1 e 1 0 0 1 0 观
Python使用稀疏矩阵节省内存实例

推荐系统中经常需要处理类似user_id, item_id, rating这样的数据,其实就是数学里面的稀疏矩阵,scipy中提供了sparse模块来解决这个问题,但scipy.sparse有很多问题不太合用: 1.不能很好的同时支持data[i, ...].data[..., j].data[i, j]快速切片: 2.由于数据保存在内存中,不能很好的支持海量数据处理. 要支持data[i, ...].data[..., j]的快速切片,需要i或者j的数据集中存储:同时,为了保存海量的数据,也需

Python实现矩阵转置的方法分析

相关推荐

随机推荐