vec =[[1,2],[3,4]] print([[row[i] for row in vec] for i in range(len(vec[0]))])

这段代码是一个嵌套的列表推导式，用于将一个矩阵进行转置。

首先， `vec` 是一个二维列表，包含两个子列表 `[1,2]` 和 `[3,4]`，表示一个 2x2 的矩阵。

`range(len(vec[0]))` 返回的是一个迭代器，包含从 0 到 `vec[0]` 的长度减 1 的整数序列，即 `[0, 1]`。

`[row[i] for row in vec]` 是一个列表推导式，用于取出 `vec` 中每个子列表的第 `i` 个元素，组成一个新的列表。当 `i` 为 0 时，结果是 `[1, 3]`；当 `i` 为 1 时，结果是 `[2, 4]`。

最外层的列表推导式 `[[row[i] for row in vec] for i in range(len(vec[0]))]` 是一个嵌套的列表推导式，用于将上述结果按列排列，组成一个新的二维列表。结果为 `[[1, 3], [2, 4]]`，即原矩阵的转置。

相关问题

col for row in vec for col in

这是一个Python中的列表解析（List comprehension）语法，可以用来快速生成一个二维列表。这句代码的意思是：对于vec中的每一个元素row，遍历row中的每一个元素col，将二维列表中的每一个元素设为col。换句话说，这个语法可以将一个二维的列表展开成为一个一维的列表。例如：

vec = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
result = [col for row in vec for col in row]
print(result)

输出：

[1, 2, 3, 4, 5, 6]

已知csv文件词语所属类别，根据词向量word2vec计算中心词，示例代码

可以使用Python中的gensim库来实现这个功能，以下是示例代码：

from gensim.models import Word2Vec
import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('words.csv')

# 将词语转换为列表
sentences = [row['word'].split() for index, row in df.iterrows()]

# 训练Word2Vec模型
model = Word2Vec(sentences, min_count=1)

# 计算中心词
center_word = model.wv.most_similar(positive=['cat', 'dog'], negative=['mouse'])[0][0]

print(center_word)

这个示例代码假设csv文件中有一个名为'words.csv'的文件，其中包含一个名为'word'的列，每行包含一个词语和它所属的类别。代码将词语转换为列表，然后使用这些列表训练Word2Vec模型。最后，代码计算出中心词并打印出来。