不用numpy實現矩陣轉置

給你乙個二維整數陣列 matrix， 返回 matrix 的 轉置矩陣 。

矩陣的 轉置 是指將矩陣的主對角線翻轉，交換矩陣的行索引與列索引。

示例 1：

輸入：matrix =[[

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

輸入：matrix =[[

1,2,
3],[
4,5,
6]]輸出：[[1
,4],
[2,5
],[3
,6]]

m == matrix.length

n == matrix[i].length
1 <= m, n <= 1000
1 <= m * n <= 105
-109 <= matrix[i][j] <= 109

def

transpose
(matrix)
-> list[list[
int]]:
row,col=
len(matrix)
,len
(matrix[0]
)        new_matrix=
for j in
range
(col)
:            row_=
for i in
range
(row)
:                
[j])
return new_matrix

執行結果：通過

顯示詳情
執行用時：44 ms, 在所有 python3 提交中擊敗了96.86%的使用者
記憶體消耗：15.5 mb, 在所有 python3 提交中擊敗了9.95%的使用者

numpy 一維矩陣轉置問題

numpy中，我們如果直接對一維行矩陣轉置，會出現問題，以為 1 d array 的 shape 是 d,而不是 1,d 轉置後仍為 d,這時，可以採用 numpy.expand dims 函式對一維矩陣的 shape 進行操作，使其變成 1,d 示例d np.array 1 2,3 4 print...

python實現矩陣乘法 不用numpy

在不使用numpy庫的情況下實現矩陣乘法，看起來很簡單，但這之中也是存在坑的。比如如下 class mat mul def mm self,a,b row len len a column len len b 0 cross len len b res mat 0 column len row le...

Numpy陣列轉置

numpy陣列轉置很容易，兩種種寫法 np array np.array 1,2 3,4 np array.transpose np.transpose np array 但是一維陣列轉置的時候有個坑，光transpose沒有用，需要指定shape引數 array 1d np.array 1,2 p...