Курс Python → Транспонирование матрицы в Python

Для транспонирования матрицы в Python можно использовать функцию zip(). Для начала определим матрицу, представленную в виде списка списков:


matrix = [[1, 2, 3],
          [4, 5, 6],
          [7, 8, 9]]

Для того чтобы транспонировать данную матрицу, мы можем использовать функцию zip() вместе с оператором * для распаковки значений. Пример кода:


transposed_matrix = list(zip(*matrix))

После выполнения данного кода, переменная transposed_matrix будет содержать транспонированную матрицу. Обратите внимание, что при транспонировании, строки исходной матрицы становятся столбцами новой матрицы.

Если необходимо работать с матрицами большего размера, можно использовать циклы для транспонирования. Например, для матрицы размером 4×4:


matrix = [[1, 2, 3, 4],
          [5, 6, 7, 8],
          [9, 10, 11, 12],
          [13, 14, 15, 16]]

transposed_matrix = []
for i in range(len(matrix)):
    transposed_row = []
    for row in matrix:
        transposed_row.append(row[i])
    transposed_matrix.append(transposed_row)

Таким образом, с помощью функции zip() или циклов можно транспонировать матрицу в Python, что может быть полезно при работе с данными и матричными операциями.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Лямбда-функции в цикле
  2. Область видимости переменных
  3. Сумма элементов списка
  4. Определение объема памяти объекта
  5. Управление памятью в Python
  6. Проверка вхождения подстроки
  7. Операции с комплексными числами
  8. Создание циклической ссылки
  9. Преобразование регистра строк
  10. Работа с NumPy массивами
  11. Оптимизация памяти с __slots__
  12. Метод get() в Python
  13. Вычисление времени выполнения
  14. Установка пакетов с помощью pip
  15. Объединение словарей в Python
  16. Секреты Python
  17. Python reversed() vs срез[::-1]
  18. Создание итерируемых объектов
  19. Получение текущего времени в Python
  20. Управление ресурсами с контекстными менеджерами
  21. Управление IP-адресами через прокси
  22. Функции высшего порядка в Python
  23. Работа с комплексными числами
  24. Лямбда-функции в Python
  25. Оператор is в Python
  26. Логирование с Logzero
  27. Работа с YAML в Python
  28. Подсчет часто встречающихся элементов
  29. Безопасные SQL-запросы в Python 3.11
  30. Проверка списка: any() и all()
  31. Документация функции help() в Python
  32. Группы исключений в Python
  33. Рациональные числа в Python
  34. Округление банкира в Python
  35. Строки в Python: апострофы и кавычки
  36. Определение наиболее частого элемента с помощью collections.Counter
  37. Метод get() для словарей
  38. Работа с временем в Python
  39. Принципы программирования
  40. Сортировка списка по индексам
  41. Асинхронное выполнение задач в Python
  42. Логические значения в Python
  43. Основы работы со строками в Python
  44. Разделение строк методом split()
  45. Функции map, filter и reduce

Marketello читают маркетологи из крутых компаний