🔍 Как транспонировать матрицу в Python: простое руководство для начинающих

Чтобы транспонировать матрицу в Python, вы можете использовать функцию numpy.transpose() или метод transpose() объекта массива NumPy.

import numpy as np

# Создание матрицы
matrix = np.array([[1, 2, 3],
                   [4, 5, 6],
                   [7, 8, 9]])

# Транспонирование матрицы с использованием transpose() метода
transposed_matrix = matrix.transpose()

# Транспонирование матрицы с использованием numpy.transpose() функции
transposed_matrix = np.transpose(matrix)

print(transposed_matrix)
  

В обоих примерах мы создаем матрицу и затем используем либо метод transpose(), либо функцию numpy.transpose(), чтобы получить транспонированную матрицу. В результате мы получаем новую матрицу, в которой столбцы становятся строками и наоборот.

Как транспонировать матрицу в питоне

Бывают случаи, когда нам необходимо поменять местами строки с колонками в матрице. Это действие известно как транспонирование матрицы. В языке программирования Python существует несколько способов выполнить данную операцию. В этой статье мы рассмотрим несколько из них.

1. Использование встроенной функции zip

Один из простых способов транспонирования матрицы - это использование функции zip. Функция zip принимает несколько итерируемых объектов и возвращает новый итератор, каждый элемент которого представляет собой кортеж элементов из исходных итераторов.

matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
transposed_matrix = list(zip(*matrix))
print(transposed_matrix)
  

В данном примере мы использовали знак * перед именем матрицы, чтобы развернуть ее перед передачей в функцию zip. Результатом будет новая матрица, которая является транспонированной версией исходной матрицы. Вывод для данного примера будет следующим:

[ (1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9) ]

2. Использование NumPy

Если вы работаете с массивами или матрицами в Python, то библиотека NumPy является очень полезным инструментом. Она предоставляет функцию transpose для транспонирования массивов и матриц.

import numpy as np
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
transposed_matrix = np.transpose(matrix)
print(transposed_matrix)
  

Мы импортировали библиотеку NumPy и использовали функцию transpose для транспонирования матрицы. Результатом будет новая матрица, которая является транспонированной версией исходной матрицы. Вывод для данного примера будет таким:

[[1 4 7]
 [2 5 8]
 [3 6 9]]

3. Использование циклов

Если вы не хотите использовать сторонние библиотеки, вы можете транспонировать матрицу с помощью циклов.

matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
transposed_matrix = []
for i in range(len(matrix[0])):
    transposed_row = []
    for row in matrix:
        transposed_row.append(row[i])
    transposed_matrix.append(transposed_row)
print(transposed_matrix)
  

Мы создали пустую матрицу transposed_matrix и использовали вложенные циклы для прохода по каждому элементу исходной матрицы и заполнения новой матрицы с транспонированными значениями. Результатом будет такая же матрица, которая является транспонированной версией исходной матрицы.

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

Заключение

Вы только что узнали несколько способов транспонирования матрицы в Python. Вы можете выбрать подход, который наиболее удобен для ваших нужд. Использование встроенной функции zip является простым и элегантным решением. Библиотека NumPy предоставляет более мощный инструмент для работы с массивами и матрицами. Использование циклов может быть полезно, если вы не хотите зависеть от внешних библиотек. Поставьте перед собой задачу попрактиковаться с каждым из этих подходов и углубить свое понимание транспонирования матриц в Python.