在Python中，如何在没有NumPy的情况下将矩阵的行转换为列？

我正在用Python编写一个数独解算器，我需要在其中创建函数。其中一个检查数独矩阵并返回其中包含重复数字的行数

def findRepeatsInColumn(matrix):
    numRepeats = 0
    for row in matrix:
        safeChars=['[', ']', '/']
        usedChars=[]
        for char in str(row):
            if char in usedChars and char not in safeChars:
                numRepeats += 1
                break
            else:
                usedChars.append(char)
    return numRepeats

如果我将一个矩阵

[[1,1,1]，[2,2,2]，[3,3,3]]

传递给它，它可以正常工作，并给出输出3，但是为了检查所有列的重复数字，我需要将行转换为列，这意味着我需要类似于：

输入：[[1,1,1]，[2,2]，[3,3]]
输出：[[1,2,3]，[1,2,3]，[1,2,3]]

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有没有想过没有NumPy我怎么做

一个简单的方法是使用

zip

和

*

：

>>> ip = [[1, 1, 1], [2, 2, 2], [3, 3, 3]]

>>> print(list(zip(*ip)))
[(1, 2, 3), (1, 2, 3), (1, 2, 3)]

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假设您有一个名为

m

transposed = zip(*m)

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如果您的输入是

numpy.array

，则可以使用转置：

i = np.array([[1,1,1], [2,2,2], [3,3,3]])
print(i.T)

输出：

[[1 2 3]
 [1 2 3]
 [1 2 3]]

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或者您可以使用：

list(map(list, zip(*i)))

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建议：使用numpy，它的优化建议2：使用

[[1,1,1]，[2,2,2]，[3,3,3]]

而不是

[[111]，[222]，[333]

@AngusTay我几乎不相信将你需要为数独解算器实现的操作矢量化是容易的。除非计划使用Numba.@Angus，否则在numpy中转置是很容易的，但像这样的迭代比较慢。与阵列的转换也很慢。