Курс Python → Транспонирование 2D-массива с помощью zip
Для выполнения транспонирования 2D-массива с помощью метода zip, необходимо сначала создать сам массив. 2D-массив представляет собой список списков, где каждый внутренний список представляет одну строку данных. Например, можно создать 2D-массив следующим образом:
matrix = [[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]]Затем, чтобы выполнить транспонирование этого массива с помощью метода zip, необходимо использовать следующий код:
transposed = list(zip(*matrix))После выполнения этого кода, переменная transposed будет содержать транспонированный массив. Теперь каждая строка исходного массива станет столбцом в транспонированном массиве. Например, для исходного массива matrix результат транспонирования будет:
[(1, 4, 7),
(2, 5, 8),
(3, 6, 9)]Таким образом, метод zip позволяет легко и эффективно выполнить транспонирование 2D-массива в Python. Этот прием особенно удобен при работе с матрицами и таблицами данных, где необходимо менять местами строки и столбцы для удобства анализа.
Другие уроки курса "Python"
- Библиотека schedule: планировщик задач
- Декодирование байтов в строку
- Объединение строк с помощью метода join
- Создание GUI на Tkinter
- Преобразование чисел в восьмеричную строку
- Удаление элемента по индексу в Python
- Удаление элементов по срезу
- Удаление дубликатов из списка
- Обязательные аргументы в Python
- Деление в Python
- Создание директории в Python
- Структура строк в Python
- Проблема сравнения словарей
- Работа с IP-адресами в Python
- Доступ к локальным переменным
- Избегайте ошибку FileNotFoundError
- Поиск шаблона в строке
- Основные методы NumPy
- Математические функции в Python
- Оформление текста в консоли с TermColor
- Добавление элемента к кортежу
- Python enumerate() использование
- Измерение времени выполнения кода
- Работа со слайсами
- Преобразование многоуровневого словаря
- Сравнение строк в Python
- Переопределение метода xor в Python
- Просмотр атрибутов и методов класса
- Управление пакетами с pip
- Подписка на Kaspersky Team
- Python и Юникод: работа с цифрами
- Декораторы в Python
- Преобразование типов данных в set comprehension
- Уникальные значения из списка
- Обработка ошибок в Python
- Фильтрация последовательности
- Анализ кода — Python
- Импорт с альтернативным именем
- Сложные типы данных в Python
- Функции в Python
- Цикл for в Python
- Генераторы в Python
- Измерение времени выполнения
- Функция findall() для поиска вхождений строки
