Python中的矩阵转置答案

【问题标题】：Matrix Transpose in Python [duplicate]Python中的矩阵转置
【发布时间】：2011-06-23 16:13:32
【问题描述】：

我正在尝试为 python 创建一个矩阵转置函数，但我似乎无法使其工作。说我有

theArray = [['a','b','c'],['d','e','f'],['g','h','i']]

我希望我的功能能够提出

newArray = [['a','d','g'],['b','e','h'],['c', 'f', 'i']]

换句话说，如果我要将这个二维数组打印为列和行，我希望行变成列，列变成行。

到目前为止我做了这个，但它不起作用

def matrixTranspose(anArray):
    transposed = [None]*len(anArray[0])
    for t in range(len(anArray)):
        for tt in range(len(anArray[t])):
            transposed[t] = [None]*len(anArray)
            transposed[t][tt] = anArray[tt][t]
    print transposed

【问题讨论】：

标签： python list multidimensional-array

【解决方案1】：

Python 2：

>>> theArray = [['a','b','c'],['d','e','f'],['g','h','i']]
>>> zip(*theArray)
[('a', 'd', 'g'), ('b', 'e', 'h'), ('c', 'f', 'i')]

Python 3：

>>> [*zip(*theArray)]
[('a', 'd', 'g'), ('b', 'e', 'h'), ('c', 'f', 'i')]

【讨论】：

如果要遍历结果，izip from itertools 可以为大型数组节省内存。
如何让它返回子列表的列表？喜欢[['a', 'b', 'g'], ['d', 'e', 'h'], ['c', 'f', 'i']] 而不是[('a', 'd', 'g'), ('b', 'e', 'h'), ('c', 'f', 'i')]？
@acollection_: map(list, zip(*theArray)).
@AntonyHatchkins Python 3.0 及更高版本不需要。在那里，zip 已经返回了一个迭代器：docs.python.org/3.0/whatsnew/…
@xuiqzy 不是我不知道，而是确实如此。

【解决方案2】：

>>> theArray = [['a','b','c'],['d','e','f'],['g','h','i']]
>>> [list(i) for i in zip(*theArray)]
[['a', 'd', 'g'], ['b', 'e', 'h'], ['c', 'f', 'i']]

列表生成器使用列表项而不是元组创建一个新的二维数组。

【讨论】：

如果你想将结果分配给一个变量（而不是直接迭代它），这就是要走的路——假设你想要列表而不是元组，如上所述。跨度>
另一个选项（正如接受答案中的 cmets 所暗示的那样）是：list(map(list, zip(*theArray)))

【解决方案3】：

如果你的行不相等，你也可以使用map:

>>> uneven = [['a','b','c'],['d','e'],['g','h','i']]
>>> map(None,*uneven)
[('a', 'd', 'g'), ('b', 'e', 'h'), ('c', None, 'i')]

编辑：在 Python 3 中，map 的功能发生了变化，可以使用 itertools.zip_longest 代替：
来源：What’s New In Python 3.0

>>> import itertools
>>> uneven = [['a','b','c'],['d','e'],['g','h','i']]
>>> list(itertools.zip_longest(*uneven))
[('a', 'd', 'g'), ('b', 'e', 'h'), ('c', None, 'i')]

【讨论】：

【解决方案4】：

使用 numpy 更容易：

>>> arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
>>> arr
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])
>>> arr.T
array([[1, 4, 7],
       [2, 5, 8],
       [3, 6, 9]])
>>> theArray = np.array([['a','b','c'],['d','e','f'],['g','h','i']])
>>> theArray 
array([['a', 'b', 'c'],
       ['d', 'e', 'f'],
       ['g', 'h', 'i']], 
      dtype='|S1')
>>> theArray.T
array([['a', 'd', 'g'],
       ['b', 'e', 'h'],
       ['c', 'f', 'i']], 
      dtype='|S1')

【讨论】：

【解决方案5】：

您的原始代码的问题是您在每个元素处初始化了transpose[t]，而不是每行一次：

def matrixTranspose(anArray):
    transposed = [None]*len(anArray[0])
    for t in range(len(anArray)):
        transposed[t] = [None]*len(anArray)
        for tt in range(len(anArray[t])):
            transposed[t][tt] = anArray[tt][t]
    print transposed

这是可行的，尽管有更多 Pythonic 方法可以完成相同的事情，包括 @J.F. 的 zip 应用程序。

【讨论】：

请注意，此实现不适用于具有不同列数和行数的矩阵

【解决方案6】：

要完成 J.F. Sebastian 的回答，如果您有不同长度的列表，请查看 this great post from ActiveState。简而言之：

内置函数 zip 做了类似的工作，但会截断结果到最短列表的长度，所以一些元素来自原始之后数据可能会丢失。

要处理不同长度的列表，请使用：

def transposed(lists):
   if not lists: return []
   return map(lambda *row: list(row), *lists)

def transposed2(lists, defval=0):
   if not lists: return []
   return map(lambda *row: [elem or defval for elem in row], *lists)

【讨论】：

这很好。但是，矩阵没有不同长度的列表。
这取决于它们的存储方式。

【解决方案7】：

“最佳”答案已经提交，但我想我会补充一点，您可以使用嵌套列表推导，如 Python Tutorial 中所示。

以下是获得转置数组的方法：

def matrixTranspose( matrix ):
    if not matrix: return []
    return [ [ row[ i ] for row in matrix ] for i in range( len( matrix[ 0 ] ) ) ]

【讨论】：

【解决方案8】：

这个会保留矩形的形状，以便后续的转置得到正确的结果：

import itertools
def transpose(list_of_lists):
  return list(itertools.izip_longest(*list_of_lists,fillvalue=' '))

【讨论】：

【解决方案9】：

你可以用下面的列表理解来试试这个

matrix = [['a','b','c'],['d','e','f'],['g','h','i']] n = len(matrix) transpose = [[row[i] for row in matrix] for i in range(n)] print (transpose)

【讨论】：

【解决方案10】：

如果你想转置像 A = np.array([[1,2],[3,4]]) 这样的矩阵，那么你可以简单地使用 AT，但是对于像 a = [1,2 这样的向量]，aT 不返回转置！并且你需要使用a.reshape(-1, 1)，如下

import numpy as np
a = np.array([1,2])
print('a.T not transposing Python!\n','a = ',a,'\n','a.T = ', a.T)
print('Transpose of vector a is: \n',a.reshape(-1, 1))

A = np.array([[1,2],[3,4]])
print('Transpose of matrix A is: \n',A.T)

【讨论】：

【解决方案11】：

你可以简单地使用 python 理解来做到这一点。

arr = [
    ['a', 'b', 'c'], 
    ['d', 'e', 'f'], 
    ['g', 'h', 'i']
]
transpose = [[arr[y][x] for y in range(len(arr))] for x in range(len(arr[0]))]

【讨论】：

虽然这可能是一个正确的答案。如果没有解释它解决原始问题的内容和方式，两行代码并不是很有用。请详细说明您的答案。
对旧问题发布新答案时，期望值很高。请不要发布比已经发布的解决方案低劣的解决方案

【解决方案12】：

def matrixTranspose(anArray):
  transposed = [None]*len(anArray[0])

  for i in range(len(transposed)):
    transposed[i] = [None]*len(transposed)

  for t in range(len(anArray)):
    for tt in range(len(anArray[t])):            
        transposed[t][tt] = anArray[tt][t]
  return transposed

theArray = [['a','b','c'],['d','e','f'],['g','h','i']]

print matrixTranspose(theArray)

【讨论】：

【解决方案13】：

import  numpy as np #Import Numpy 

m=int(input("Enter row")) #Input Number of row

n=int(input("Enter column")) #Input number of column

a=[] #Blank Matrix

for i in range(m): #Row Input

    b=[] #Blank List

    for j in range(n):#column Input

        j=int(input("Enter Number in Pocket ["+str(i)+"]["+str(j)+"]")) #sow Row Column Number 

        b.append(j) #addVlaue to list

    a.append(b)#Add List To Matrix

a=np.array(a)#convert 1matrix as Numpy

b=a.transpose()#transpose Using Numpy

print(a) #Print Matrix 

print(b)#print Transpose Matrix

【讨论】：

【解决方案14】：

#generate matrix
matrix=[]
m=input('enter number of rows, m = ')
n=input('enter number of columns, n = ')
for i in range(m):
    matrix.append([])
    for j in range(n):
        elem=input('enter element: ')
        matrix[i].append(elem)

#print matrix
for i in range(m):
    for j in range(n):
        print matrix[i][j],
    print '\n'

#generate transpose
transpose=[]
for j in range(n):
    transpose.append([])
    for i in range (m):
        ent=matrix[i][j]
        transpose[j].append(ent)

#print transpose
for i in range (n):
    for j in range (m):
        print transpose[i][j],
    print '\n'

【讨论】：

【解决方案15】：

a=[]
def showmatrix (a,m,n):
    for i in range (m):
        for j in range (n):
            k=int(input("enter the number")
            a.append(k)      
print (a[i][j]),

print('\t')


def showtranspose(a,m,n):
    for j in range(n):
        for i in range(m):
            print(a[i][j]),
        print('\t')

a=((89,45,50),(130,120,40),(69,79,57),(78,4,8))
print("given matrix of order 4x3 is :")
showmatrix(a,4,3)


print("Transpose matrix is:")
showtranspose(a,4,3)

【讨论】：

【解决方案16】：

def transpose(matrix):
   x=0
   trans=[]
   b=len(matrix[0])
   while b!=0:
       trans.append([])
       b-=1
   for list in matrix:
       for element in list:
          trans[x].append(element)
          x+=1
       x=0
   return trans

【讨论】：

【解决方案17】：

def transpose(matrix):
    listOfLists = []
    for row in range(len(matrix[0])):
        colList = []
        for col in range(len(matrix)):
            colList.append(matrix[col][row])
    listOfLists.append(colList)

    return listOfLists

【讨论】：

它是转置的简单实现，尽管也有其他答案中提到的库。

【解决方案18】：

`

def transpose(m):
    return(list(map(list,list(zip(*m)))))

`此函数将返回转置

【讨论】：

【解决方案19】：

转置矩阵的Python程序：

row,col = map(int,input().split())
matrix = list()

for i in range(row):
    r = list(map(int,input().split()))
    matrix.append(r)

trans = [[0 for y in range(row)]for x in range(col)]

for i in range(len(matrix[0])):
    for j in range(len(matrix)):
        trans[i][j] = matrix[j][i]     

for i in range(len(trans)):
    for j in range(len(trans[0])):
        print(trans[i][j],end=' ')
    print(' ')

【讨论】：

这没用！