如何实现矩阵转置运算、相乘等操作以及稀疏矩阵创建其三元组表示、输出、赋值、取值等

矩阵转置运算：

我们可以通过以下代码实现矩阵的转置运算：

def transpose_matrix(matrix):
    rows = len(matrix)
    cols = len(matrix[0])
    transposed_matrix = [[0 for j in range(rows)] for i in range(cols)]
    
    for i in range(rows):
        for j in range(cols):
            transposed_matrix[j][i] = matrix[i][j]
        
    return transposed_matrix

矩阵相乘：

我们可以通过以下代码实现矩阵的相乘运算：

def multiply_matrices(matrix1, matrix2):
    rows1 = len(matrix1)
    cols1 = len(matrix1[0])
    rows2 = len(matrix2)
    cols2 = len(matrix2[0])
    
    if cols1 != rows2:
        return None
    
    result_matrix = [[0 for j in range(cols2)] for i in range(rows1)]
    
    for i in range(rows1):
        for j in range(cols2):
            for k in range(cols1):
                result_matrix[i][j] += matrix1[i][k] * matrix2[k][j]
        
    return result_matrix

稀疏矩阵的创建：

稀疏矩阵可以通过三元组表示法来创建。我们可以通过以下代码实现稀疏矩阵的创建：

def create_sparse_matrix(rows, cols, data):
    sparse_matrix = [[0 for j in range(3)] for i in range(len(data))]
    
    for i in range(len(data)):
        sparse_matrix[i][0] = data[i][0]
        sparse_matrix[i][1] = data[i][1]
        sparse_matrix[i][2] = data[i][2]
    
    return sparse_matrix

稀疏矩阵的输出：

稀疏矩阵可以通过三元组表示法来输出。我们可以通过以下代码实现稀疏矩阵的输出：

def print_sparse_matrix(sparse_matrix):
    for i in range(len(sparse_matrix)):
        print(sparse_matrix[i][0], sparse_matrix[i][1], sparse_matrix[i][2])

稀疏矩阵的赋值：

我们可以通过以下代码实现稀疏矩阵的赋值：

def set_sparse_matrix_value(sparse_matrix, row, col, value):
    for i in range(len(sparse_matrix)):
        if sparse_matrix[i][0] == row and sparse_matrix[i][1] == col:
            sparse_matrix[i][2] = value
            return
        
    sparse_matrix.append([row, col, value])

稀疏矩阵的取值：

我们可以通过以下代码实现稀疏矩阵的取值：

def get_sparse_matrix_value(sparse_matrix, row, col):
    for i in range(len(sparse_matrix)):
        if sparse_matrix[i][0] == row and sparse_matrix[i][1] == col:
            return sparse_matrix[i][2]
        
    return 0