python中行列函数 python 矩阵行列

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这题的部分代码怎么打啊？

以下是一个实现行列互换的函数的python示例代码：

def transpose(arr):

"""

将给定的3*4二维整形数组转置为4*3的二维整形数组

"""

res = []

for j in range(len(arr[0])):

row = []

for i in range(len(arr)):

row.append(arr[i][j])

res.append(row)

return res

该函数的参数为一个34的二维整型数组arr，返回一个43的二维整型数组res，表示将输入数组的行列互换后的结果。函数内部使用两层循环，逐个遍历输入数组的每个元素，然后将其添加到输出数组的相应位置。

相关问答

Q1: 如何用python实现行列互换，大家怎么看待呢？

你需要确保该数组的行列数都是相同的。列表递推式提供了一个简便的矩阵转置的方法:另一个更快和高级一些的方法。可以使用zip函数: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)。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)。

Q2: 如何用python实现行列互换？

题主既然问出行列转换这样的问题，那就说明题主的Python功力远远不到家的。行列互换其实在Python中很快捷的就可以实现了。

首先，让我们来建立一个矩阵，这里我们使用numpy包下的random包来生成3×3的矩阵。大概的代码如下所示：

import numpy as np

a=np.random.random((3,3))

这样，我们就可以生成一个随机数组成的3×3矩阵。之后我们就可以将这个矩阵进行行列互换了。具体代码也非常的简单，具体如下所示：

b=a.T

如上所示，只需要对a对象进行T操作，就可将我们的数据进行行列转换了。

所以，题主在学习的时候，一定要学会用简单的方法去解决复杂的问题。而不要将自己的问题复杂化，就如同楼上某位同学写的代码那样，明显太复杂了。本来三行代码能够实现的功能，搞得如此纠结。

另外，如果题主想进入数据分析行业，我推荐一本Python的相关书籍给你，这本书可以让你掌握一些常见的数据整理、数据清洗操作。这本书的名字是《利用Python进行数据分析》，该书作者是高效数据分析包Pandas的开发者，对数据分析基本技能的提升作用显著。

如果有什么想与我交流的，欢迎在本题下进行评论。

Q3: Python和MATLAB读取excel指定行列数据的方法

1、用xlrd读取

对应方法如下，需要先import xlrd和numpy，通过row_start和row_end控制行数，通过column_start和column_end控制列数

这里要注意python是0-based索引，excel看的时候是1-based的索引

2、用pandas下的read_excel函数

dframe = pd.read_excel(“file_name.xlsx”)

dframe = pd.read_excel(“file_name.xlsx”, sheetname=”Sheet_name”)

dframe = pd.read_excel(“file_name.xlsx”, sheetname=number)

读取表格的方式有两种：

1、xlsread

[~,MeaDef,~]=xlsread(xls_site,table_tag,'B12:AI12');

这里输出是一个对应数字，一个对应字符串，一个是用元胞把所有数据放在一起

对应的xlswrite格式：

xlswrite(xls_site_output,train,1,['A',num2str(ix+1),':M',num2str(ix+1)])

2、read_table

Q4: python循环控制函数matrix，使得他可以将输入的列表转化为一个行列数自定的矩阵

1、程序运行输入数据时python中行列函数，第一行为A矩阵python中行列函数的行列数和B矩阵的行列数python中行列函数，接着分别输入A、B两个矩阵的值。

2、首先python中行列函数，定义6个整型变量python中行列函数，保存A、B矩阵的行和列，以及控制循环的变量，k则用于实现矩阵的乘法。

3、接着，定义三个整型二维数组，保存A、B和C矩阵的各元素。

4、输入三个矩阵的行数和列数，保存在变量a、b、c中。

5、输入矩阵A的各元素，保存在数组X中。

6、输入矩阵B的各元素，保存在数组Y中。

7、将二维数组Z的各元素，初始化为0。

8、用两层for循环，控制矩阵的乘法，并输出乘法所得的结果。

9、计算A矩阵和B矩阵的乘法，结果保存在数组Z中。

10、最后，输出乘法所得的结果，即输出Z数组中的所有元素。

11、运行程序，输入矩阵A和B的行数和列数，以及A矩阵和B矩阵的所有元素，电脑就会计算出乘积C矩阵的所有元素，并输出C矩阵。

Q5: python中行列转换时,行标签没有定义

微信群又双叕有新问题了，如图所示，两个表格的转换。

首先跟大家分享一下我的记忆口诀：行转列逆透视

列转行透视

我们用Excel、Python、SQL分别实现一下上图的要求。

Excel

使用到Excel中的Power Query，只有Excel2016以上的版本才有，注意版本号。

行转列

全选数据数据选项卡自表格/区域

由于要转换的列是由"/"分割的，所以我们需要先拆分列。选中需要拆分的列右键拆分列按分隔符。

选择自定义输入"/"选择每次出现分隔符时确定

选中标题行右键逆透视其他列也可以多选中值列选择逆透视

删除多于列关闭并上载，完成。

列转行

这边暂且只想到添加辅助列来实现该效果，有更好的方法欢迎在评论区留言。

同样多选进入Power Query界面，添加列自定义列输入"=[值]"确定相当于是复制一列值，列名自定义，自定义公式内的值根据原表列名来。

选中“值”透视列“值列”选择自定义聚合值函数选择不要聚合确定第一步也可以选择“自定义”列，如果这样操作的话，在第三步就要选择"值"，这里列名没有起好，请大家看清楚。

选中透视出来的列右键合并列自定义分隔符确定

选中合并后的列右键替换值要查找的列输入"//"确定关闭并上载

完成。

Python

行转列

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([['流浪地球', '科幻/冒险/灾难'], ['唐山大地震', '剧情/亲情/灾难']],

columns=['name', 'type'])

# 根据'/'拆分为列表

df['type'] = df.type.str.split("/")

df_new = df.explode('type')

df_new

列转行

df_new.groupby(by='name', as_index=False).agg("/".join)explode()函数在pandas0.25.0之后才支持，除了这个方法俺想不到别的方法了。

SQL

行转列

-- 建表，插入数据DROP TABLE IF EXISTS temp;

CREATE TABLE temp ( name varchar(10), type varchar(20) );

INSERT INTO temp VALUES ('流浪地球', '科幻/冒险/灾难'), ('唐山大地震', '剧情/亲情/灾难');

select * from temp;

SELECT a.name

, substring_index(substring_index(a.type, '/', b.help_topic_id + 1), '/', -1) AS type

FROM temp a

JOIN mysql.help_topic b ON b.help_topic_id length(a.type) - length(replace(a.type, '/', '')) + 1

列转行

用刚刚查询出来的结果我们再创建一个temp2。

DROP TABLE IF EXISTS temp2;

CREATE TABLE temp2

(SELECT a.name , substring_index(substring_index(a.type, '/', b.help_topic_id + 1), '/', -1) AS type FROM temp a JOIN mysql.help_topic b ON b.help_topic_id length(a.type) - length(replace(a.type, '/', '')) + 1);

-- 使用group_concat函数实现列转行拼接SELECT name, GROUP_CONCAT(type SEPARATOR '/') AS type

FROM temp2

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