Python转置矩阵给了我错误的Python

然而，我编写了一个转置矩阵函数，当我尝试运行它时，输出中的值最终变得相同。附件是输出的图片。我的代码也被注释了

def transpose(any_matrix):
    _row = len(any_matrix)
    _col = len(any_matrix[0])
    temp_matrix = []
    #multiplies [0] by the number of rows (old) to create new row
    temp_row = [0]*_row
    #creates matrix with number of columns as rows  
    for x in range(_col):
        temp_matrix += [temp_row]
    for r in range(len(any_matrix)):
        for c in range(len(any_matrix[0])):
            value = any_matrix[r][c]
            temp_matrix[c][r] = value
return temp_matrix

a = [[4, 5, 6], [7,8,9]]
print(transpose(a))

    #input [[4,5,6]
    #       [7,8,9]]

    #correct answer [   [4,7],
    #                   [5,8],
    #                   [6,9]   ]

我不喜欢使用其他库，如numpy等。

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对这种行为有了更全面的解释，因此我建议您看看

当您使用行

temp\u matrix+=[temp\u row]

时，您将列表对象

temp\u row

添加到数组中（在本例中为三次）

当你说

temp_matrix[c][r] = value

该值在

temp_行

对象中被覆盖，因为

temp_矩阵[c]

与

temp_行

是同一对象，所以当您打印整个temp_矩阵时，它会打印出它是什么：对同一矩阵的3个引用

使用

list.copy（）

方法应该通过向

temp\u矩阵添加一个新的
list
对象（即
temp\u行的副本）来绕过这个不需要的有效指针。
下面是一些工作代码：

def transpose(any_matrix):
    _row = len(any_matrix)
    _col = len(any_matrix[0])
    temp_matrix = []
    #multiplies [0] by the number of rows (old) to create new row
    temp_row = [0]*_row
    #creates matrix with number of columns as rows  
    for x in range(_col):
        temp_matrix += [temp_row.copy()]
    for r in range(len(any_matrix)):
        for c in range(len(any_matrix[0])):
            value = any_matrix[r][c]
            temp_matrix[c][r] = value
    return temp_matrix

a = [[4, 5, 6], [7,8,9]]
print(transpose(a))

    #input [[4,5,6]
    #       [7,8,9]]

    #correct answer [   [4,7],
    #                   [5,8],
    #                   [6,9]   ]

我没有得到相同的输出：
[[6,9]，[6,9]，[6,9]]
仍在寻找答案，请参见。
temp_矩阵的行都是相同的
temp_行
list。转换列表矩形列表的惯用方法，例如，
a=[list（range（n，n*6，n））表示范围（1,12）中的n]
是
a_transpose=[list（col）表示zip中的col（*a）]
OP还可以将temp_矩阵实例化为一个由零组成的矩阵，这样可以解决问题。这是真的。我也想试着解释一下这种行为。非常感谢你。我已经有一段时间对这种行为发疯了。我记得我第一次遇到这种情况的时候。字典里也有。当心。