京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python实现矩阵转置的方法分析
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。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22