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python矩阵置换函数 python矩阵转置代码

IT技术方法

python矩阵转置怎么做？def transpose(L):
T = [list(tpl) for tpl in zip(*L)]
return T
python zip函数的用法定义：zip([iterable,
...])
zip()是Python的一个内建函数python矩阵置换函数，它接受一系列可迭代的对象作为参数python矩阵置换函数，将对象中对应的元素打包成一个个tuple（元组），然后返回由这些
tuples组成的list（列表） 。若传入参数的长度不等，则返回list的长度和参数中长度最短的对象相同 。利用*号操作符，可以将list
unzip（解压），看下面的例子就明白了：
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a
=
[1,2,3]
b
=
[4,5,6]
c
=
[4,5,6,7,8]
zipped
=
zip(a,b)
[(1,
4),
(2,
5),
(3,
6)]
zip(a,c)
[(1,
4),
(2,
5),
(3,
6)]
zip(*zipped)
[(1,
2,
3),
(4,
5,
6)]
对于这个并不是很常用函数，下面举几个例子说明它的用法：
*
二维矩阵变换（矩阵的行列互换）
比如我们有一个由列表描述的二维矩阵
a
=
[[1,
2,
3],
[4,
5,
6],
[7,
8,
9]]
通过python列表推导的方法 ， 我们也能轻易完成这个任务
1
2
print
[
[row[col]
for
row
in
a]
for
col
in
range(len(a[0]))]
[[1,
4,
7],
[2,
5,
8],
[3,
6,
9]]
另外一种让人困惑的方法就是利用zip函数：
1
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3
4
5
a
=
[[1,
2,
3],
[4,
5,
6],
[7,
8,
9]]
zip(*a)
[(1,
4,
7),
(2,
5,
8),
(3,
6,
9)]
map(list,zip(*a))
[[1,
4,
7],
[2,
5,
8],
[3,
6,
9]]
这种方法速度更快但也更难以理解 ， 将list看成tuple解压，恰好得到我们“行列互换”的效果 ， 再通过对每个元素应用list()函数，将tuple转换为list
*
以指定概率获取元素
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【python矩阵置换函数 python矩阵转置代码】11
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import
random
def
random_pick(seq,probabilities):
x
=
random.uniform(0,
1)
cumulative_probability
=
0.0
for
item,
item_probability
in
zip(seq,
probabilities):
cumulative_probability
+=
item_probability
if
x
cumulative_probability:
break
return
item
for
i
in
range(15):
random_pick("abc",[0.1,0.3,0.6])
'c'
'b'
'c'
'c'
'a'
'b'
'c'
'c'
'c'
'a'
'b'
'b'
'c'
'a'
'c'
这个函数有个限制，指定概率的列表必须和元素一一对应，而且和为1，否则这个函数可能不能像预想的那样工作 。
稍微解释下，先利用random.uniform()函数生成一个0-1之间的随机数并复制给x，利用zip()函数将元素和他对应的概率打包成tuple，然后将每个元素的概率进行叠加 ， 直到和大于x终止循环
这样，”a”被选中的概率就是x取值位于0-0.1的概率，同理”b”为0.1-0.4，”c”为0.4-1.0 ， 假设x是在0-1之间平均取值的，显然我们的目的已经达到

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