Python的arrayzenmo转置

可以使用numpy库中的transpose函数来实现array的转置。具体操作如下：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
transposed_arr = np.transpose(arr)
print(transposed_arr)

输出结果为：

[[1 3]
 [2 4]]

相关问题

Python表格转置

在Python中，如果你有数据存储在一个二维列表、pandas DataFrame或者其他表格结构中，想要进行转置操作，可以使用以下几种方法：

1. **列表**：如果是简单的二维列表，可以直接通过索引来交换行和列。例如：

   original_list = [['A', 'B'], ['1', '2']]
   transposed_list = [list(row) for row in zip(*original_list)]
   print(transposed_list)

2. **pandas DataFrame**：对于pandas库的数据框，使用`T`属性非常直观：

   import pandas as pd
   df = pd.DataFrame({'Column1': ['A', 'B'], 'Column2': ['1', '2']})
   transposed_df = df.T
   print(transposed_df)

3. **NumPy数组**：NumPy数组也有类似的操作，用`numpy.transpose()`函数：

   import numpy as np
   array = np.array(original_list)
   transposed_array = array.T
   print(transposed_array)

4. **Excel文件**：如果你是从Excel读取的数据，可以先读取到pandas DataFrame，然后进行转置：

   df_excel = pd.read_excel('file.xlsx')
   transposed_excel_df = df_excel.T

转置后，原来的行变成了新的列，列变成了新的行。转置可以方便地查看数据的列联表形式或其他维度的分析。

Python 矩阵转置

矩阵转置是指将矩阵的行和列互换位置，得到一个新的矩阵。在Python中，可以使用多种方法来实现矩阵转置。

1. 使用嵌套列表推导式：

matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
transpose = [[row[i] for row in matrix] for i in range(len(matrix[0]))]
print(transpose)

2. 使用zip函数：

matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
transpose = list(zip(*matrix))
print(transpose)

3. 使用numpy库：

import numpy as np

matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
transpose = np.transpose(matrix)
print(transpose)

以上是三种常用的Python矩阵转置的方法。