Курс Python → Транспонирование 2D-массива с помощью zip

Для выполнения транспонирования 2D-массива с помощью метода zip в Python, необходимо сначала создать сам 2D-массив. 2D-массив представляет собой список списков, где каждый внутренний список представляет строку или ряд данных. Например:

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

Затем, чтобы выполнить транспонирование этого 2D-массива с помощью метода zip, можно воспользоваться следующим кодом:

transposed = list(zip(*matrix))

В результате выполнения этой строки кода переменная transposed будет содержать транспонированный массив. Теперь каждый внутренний список будет представлять столбец данных из исходного массива. Например, для вышеприведенного примера результат 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 подход особенно удобен, когда необходимо быстро и просто изменить ориентацию данных в массиве для дальнейшей обработки.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Работа с CSV файлами в Python
  2. Именованные срезы в Python
  3. Каналы Senior: Python, Java, Frontend, SQL, C++
  4. Отрицательные индексы списков
  5. Работа с itertools
  6. PATCH-запрос с библиотекой requests
  7. Работа с многоуровневыми словарями в Python
  8. Срез списка в Python
  9. Объединение списков в строку
  10. Функция enumerate() в Python
  11. Объединение списков с помощью zip
  12. Структурирование данных с Pydantic
  13. Метод is_absolute() для PurePath
  14. Статическая типизация в Python
  15. Установка и обучение ChatterBot
  16. Строковое представление объектов
  17. Удаление элемента из списка
  18. Создание вкладок с TKinter
  19. Поиск всех индексов подстроки
  20. Функция divmod() в Python
  21. Логические операторы в Python
  22. Конкатенация списков в Python
  23. Оператор обр. импликации
  24. Работа с комплексными числами
  25. Работа с контекст-менеджером «with»
  26. Аннотации типов в Python
  27. Использование эмодзи в Python
  28. Сортировка элементов в Python
  29. Объединение Python и Shell
  30. Работа с deque из collections
  31. Введение в PyTorch
  32. Метод ne для сравнения объектов
  33. Добавление элементов в список
  34. Разделение строки с помощью re.split()
  35. Тестирование модели в PyTorch
  36. Импорт классов из другого файла
  37. Работа с набором данных CIFAR10 в PyTorch
  38. Переопределение метода xor в Python
  39. Получение срезов итераторов
  40. Python Enumerate
  41. Генераторы в Python
  42. Итерации в Python
  43. Многострочные комментарии в Python
  44. Python: возвращение нескольких значений
  45. Именованные аргументы в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию