Arrays 如何在Python 3中转置数组？

我一直在浏览论坛，还没有找到适合我的情况的答案。我需要能够获取一个n乘n的数组，并在Python-3中转置它。给出的示例是，我将此列表输入到函数中：

[[4,2,1]，“a”，“a”，“a”]，[-1，-2，-3]]，需要将其转置为：

[4，'a'，-1]，[2，'a'，-2]，[1，'a'，-3]]所以基本上是垂直阅读，而不是水平阅读

我不能使用像zip或numpy这样的东西，我必须创建自己的函数

两个晚上以来，我一直在为这件事绞尽脑汁，真是头疼死了。如果有人能帮助我，然后给我一个解释，我会很感激的

编辑：

为了便于参考，我应该添加参数变量M。我们应该编写的函数是trans（M）：

一行：

def trans(M):
    return [[M[j][i] for j in range(len(M))] for i in range(len(M[0]))]

结果:

>>> M = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
>>> trans(M)
[[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]
# or for a non-square matrix:
>>> N = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]
>>> trans(N)
[[1, 4, 7, 10], [2, 5, 8, 11], [3, 6, 9, 12]]

---

附加说明：如果查阅教程，其中一个示例实际上是矩阵数组。

一种适用于不规则行长度矩阵的变体：

m=[[3, 2, 1],
   [0, 1],
   [2, 1, 0]]

m_T = [ [row[c] for row in m if c < len(row)] for c in range(0, max([len(row) for row in m])) ]

m=[[3,2,1]，
[0, 1],
[2, 1, 0]]
m_T=[[c行]表示m行，如果c

这是一个适用于方阵的就地解决方案：

def trans(M):
  n = len(M)
  for i in range(n - 1):
    for j in range(i + 1, n):
      M[i][j], M[j][i] = M[j][i], M[i][j]

用法示例：

def print_matrix(M):
  for row in M:
    for ele in row:
      print(ele, end='\t')
    print()
  
M = [[4, 2, 1], ["a", "a", "a"], [-1, -2, -3]]
print('Original Matrix:')
print_matrix(M)
trans(M)
print('Transposed Matrix:')
print_matrix(M)

Original Matrix:
4   2   1
a   a   a
-1  -2  -3
Transposed Matrix:
4   a   -1
2   a   -2
1   a   -3

输出：

def print_matrix(M):
  for row in M:
    for ele in row:
      print(ele, end='\t')
    print()
  
M = [[4, 2, 1], ["a", "a", "a"], [-1, -2, -3]]
print('Original Matrix:')
print_matrix(M)
trans(M)
print('Transposed Matrix:')
print_matrix(M)

Original Matrix:
4   2   1
a   a   a
-1  -2  -3
Transposed Matrix:
4   a   -1
2   a   -2
1   a   -3

---

提示：维基百科说，“A_的

i

th行，

j

th列元素被转置后是A的

j

th行，

i

th列元素。”使用numpy库。类似于这个np.array（[5,4]）[np.newaxis]并打印结果print a.t感谢您和@Morten Zilmer。但我不太明白为什么它会起作用。“for i in range（len（M[0]））部分是如何工作的？假设所有行（内部列表）具有相同的长度，即

len（M[0]）

给出的列数迭代各列，并根据M的每列中的所有行元素在转置矩阵中创建行。@uncleschaos-这称为列表理解（教程中的解释和示例应该说明它是如何工作的）@mata非常感谢，你为我省下了又一天的麻烦！