需求:
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你需要转置一个二维数组,将行列互换.
讨论:
你需要确保该数组的行列数都是相同的.比如:
arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7,8, 9], [10, 11, 12]]
列表递推式提供了一个简便的矩阵转置的方法:
print [[r[col] for r in arr] for col in range(len(arr[0]))]
[[1, 4, 7, 10], [2, 5, 8, 11],[3, 6, 9, 12]]
另一个更快和高级一些的方法,可以使用zip函数:
print map(list,
zip(*arr))
本节提供了关于矩阵转置的两个方法,一个比较清晰简单,另一个比较快速但有些隐晦.
有时候,数据到来的时候使用错误的方式,比如,你使用微软的ADO接口访问数据库,由于Python和MS在语言实现上的差别.
Getrows方法在Python中可能返回的是列值,和方法的名称不同.本节给的出的方法就是这个问题常见的解决方案,一个更清晰,一个更快速.
在列表递推式版本中,内层递推式表示选则什么(行),外层递推式表示选择者(列).这个过程完成后就实现了转置.
在zip版本中,我们使用*arr语法将一维数组传递给zip做为参数,接着,zip返回一个元组做为结果.然后我们对每一个元组使用list方法,产生了列表的列表(即矩阵).因为我们没有直接将zip的结果表示为list,
所以我们可以我们可以使用itertools.izip来稍微的提高效率(因为izip并没有将数据在内存中组织为列表).
import itertools
print map(list,
itertools.izip(*arr))
但是,在特定的情况下,上面的方法对效率的微弱提升不能弥补对复杂度的增加.
关于*args和**kwds语法:
*args(实际上,*号后面跟着变量名)语法在Python中表示传递任意的位置变量,当你使用这个语法的时候(比如,你在定义函数时使用),Python将这个变量和一个元组绑定,并保留所有的位置信息,
而不是具体的变量.当你使用这个方法传递参数时,变量可以是任意的可迭代对象(其实可以是任何表达式,只要返回值是迭代器).
**kwds语法在Python中用于接收命名参数.当你用这个方式传递参数时,Python将变量和一个dict绑定,保留所有命名参数,而不是具体的变量值.当你传递参数时,变量必须是dict类型(或者是返回值为dict类型的表达式).
如果你要转置很大的数组,使用Numeric Python或其它第三方包,它们定义了很多方法,足够让你头晕的.
相关说明:
zip(...)
zip(seq1 [,
seq2 [...]]) - [(seq1[0], seq2[0] ...),
(...)]
Return a
list of tuples, where each tuple contains the i-th element
from each of
the argument sequences. The returned list is truncated
in length to
the length of the shortest argument sequence.
transpose ，可以对矩阵的维度进行转换,下面看一个例子：
在这里做一个简单的假设:这个操作是把每一个维度都当作一个索引，对应于，
[123]--000
[456]--010 ------ 所以我们对变换首先对一个维度进行固定，对另外两个
[789]--101 维度进行操作
[101112]--111
[[[ 1 4]
[ 2 5]
[ 3 6]]
这说明假设错误。
[[ 7 10]
[ 8 11]
[ 9 12]]]
这说明这个炒作本质是对矩阵进行转置。转置的含义就是沿着数据中心，对数据进行对换。
参考变换方式：
比如，将A1:E1转置到A3:A7
首先选定A3:A7然后输入
=TRANSPOSE($A$1:$E$1)
最后按【组合键】确认。
Python实现矩阵转置的方法分析
本文实例讲述了Python实现矩阵转置的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
前几天群里有同学提出了一个问题：手头现在有个列表，列表里面两个元素，比如[1, 2]，之后不断的添加新的列表，往原来相应位置添加。例如添加[3, 4]使原列表扩充为[[1, 3], [2, 4]]，再添加[5, 6]扩充为[[1, 3, 5], [2, 4, 6]]等等。
其实不动脑筋的话，用个二重循环很容易写出来：
def trans(m):
a = [[] for i in m[0]]
for i in m:
for j in range(len(i)):
a[j].append(i[j])
return a
m = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]] # 想象第一个列表是原始的，后面的是往里添加的
print trans(m) # result:[[1, 3, 5], [ 2, 4, 6]]
然而不管怎么看这种代码都很丑。
仔细看了一下m这种结构。等等，这不是字典的iteritems()的结果么？如果dict(m)，那么结果——不就是keys()和values()么？
于是利用字典转换一下：
def trans(m):
d = dict(m)
return [d.keys(), d.values()]
可是再仔细想想，这里面有bug。如果添加列表的第一个元素相同，也就是转化之后dict的key相同，那肯定就不行了呀！况且，如果原始列表不是两个，而是多个，肯定不能用字典的呀！于是这种方法作罢，还是好好看看列表的形状。
然后又是一个不小心的发现：
这种转置矩阵的即时感是怎么回事？
没错，这个问题的本质就是求解转置矩阵。于是就简单了，还是用个不动脑筋的办法：
def trans(m):
for i in range(len(m)):
for j in range(i):
m[i][j], m[j][i] = m[j][i], m[i][j]
return m
m = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
print trans(m)
其实还是有点bug的，看起来是好用的，然而这个矩阵要求行列长度相同才行。
最后，群里某大神说：如果只是转置矩阵的话，直接zip就好了。这才想起来zip的本质就是这样的，取出列表中的对应位置的元素，组成新列表，正是这个题目要做的。
所以最终，这个题目（转置矩阵）的python解法就相当奇妙了：
def trans(m):
return zip(*d)
没错，就这么简单。python的魅力。
我先来一个举例：
arr = np.arange(16).reshape((2, 2, 4))
arr的array是这样的
array([[[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7]],
[[ 8, 9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15]]])
我们对arr进行transpose转置，arr2 = arr.transpose((1,0,2))，结果是这样：
array([[[ 0, 1, 2, 3],
[ 8, 9, 10, 11]],
[[ 4, 5, 6, 7],
[12, 13, 14, 15]]])
这是怎么来的呢。
arr.transpose((1,0,2))的1,0,2三个数分别代表shape()的三个数的顺序，初始的shape是（2,2,4），也就是2维的2 x 4矩阵，索引分别是shape的[0],[1],[2]，arr.transpose((1,0,2))之后，我们的索引就变成了shape[1][0][2],对应shape值是shape(2,2,4)，所以矩阵形状不变。
与此同时，我们矩阵的索引也发生了类似变化，如arr中的4，索引是arr[0,1,0],arr中的5是arr[0,1,1]，变成arr2后，4的位置应该是在[1,0,0]，5的位置变成[1,0,1]，同理8的索引从[1,0,0]变成[0,1,0]。