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本帖最后由 wangxingjie_123 于 2025-3-29 13:50 编辑
Tmatrix = [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]
transposed = []
for i in range(4):
transposed_row = [] # 这行需要缩进
for row in Tmatrix:
transposed_row.append(row[i]) # 这行需要缩进
transposed.append(transposed_row) # 这行不需要再缩进,但要与 transposed_row 对齐
print(transposed)
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
这段代码的主要功能是将一个给定的矩阵 Tmatrix 进行转置操作,得到一个新的矩阵 transposed。转置矩阵是指将原矩阵的行和列互换。下面我将逐步分解并详细解释代码的每个部分:
from shutil import COPY_BUFSIZE:这行代码是从 shutil 模块中导入 COPY_BUFSIZE 变量。不过,在这段代码中并没有使用到这个变量,所以这行代码对于这段特定代码的功能并没有实际作用。
Tmatrix=[[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]]:这里定义了一个名为 Tmatrix 的矩阵,它是一个二维列表,包含三行四列。每行代表矩阵的一行数据。
transposed = []:定义了一个名为 transposed 的空列表,用于存储转置后的结果矩阵。
for i in range(4)::这是一个外层循环,循环变量 i 从 0 到 3(包括 0 和 3),这样是为了遍历 Tmatrix 矩阵的每一列。这里的 4 是因为 Tmatrix 的列数为 4。
transposed_row = []:在每次外层循环开始时,都先创建一个空列表 transposed_row,用于存储当前列转换为行后的数据。
for row in Tmatrix::这是一个内层循环,它遍历 Tmatrix 的每一行。对于每一行,它会从该行中提取第 i 个元素(即当前列的元素)并将其添加到 transposed_row 列表中。
transposed_row.append(row[i]):将当前行的第 i 列元素添加到 transposed_row 列表中。
transposed.append(transposed_row):内层循环结束后,这行代码将 transposed_row 这一行添加到 transposed 列表中。这样,随着外层循环的进行,transposed 列表会逐渐形成转置后的矩阵。
[[1,5,9],[2,6,10],[3,7,11],[4,8,12]]:这行代码并没有出现在前面的代码块中,而是可能是转置操作后得到的矩阵的打印结果。它表示的是 transposed 列表中的内容,即原矩阵 Tmatrix 的转置矩阵。
总结:这段代码的主要功能是实现矩阵的转置操作。它通过两层循环分别遍历原矩阵的列和行,将原矩阵中的每一列元素转换为新矩阵中的每一行。最终得到的 transposed 列表就是原矩阵 Tmatrix 的转置矩阵。
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