方法一 ：使用常規的思路

            
def transpose(M):
  # 初始化轉置后的矩陣
  result = []
  # 獲取轉置前的行和列
  row, col = shape(M)
  # 先對列進行循環
  for i in range(col):
    # 外層循環的容器
    item = [] 
    # 在列循環的內部進行行的循環
    for index in range(row):
      item.append(M[index][i])
    result.append(item)
  return result

          

思路：矩陣的轉置就是從行變成列, 列變成行

• 先定義一個最終存放矩陣的容器
• 先對列進行循環i，并定義一個臨時數組用于存放數據，在每次列的循環內部，再次對行進行循環j，取第M[j][i]個元素存入一個臨時數組中
• 在每次列循環完畢，將臨時數組存入最終數組中
• 當列循環完畢, 最終數組就是矩陣的轉置

方法二：使用zip解包

            
def transpose(M):
  # 直接使用zip解包成轉置后的元組迭代器，再強轉成list存入最終的list中
  return [list(row) for row in zip(*M)]
          

思路:

zip 解包后，返回一個將多個可迭代對象組合成一個元組序列的迭代器，正如：

            
my_zip = list(zip(['a', 'b', 'c'], [1, 2, 3])) 
print(my_zip) # [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]

          

在每次循環中將元組強轉成list 并存入總list中

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