>>> matrix = [ ... [1, 2, 3, 4], ... [5, 6, 7, 8], ... [9, 10, 11, 12], ... ] >>> [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)] [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]] 解释过程
时间: 2023-08-18 10:03:35 浏览: 46
这段代码是一个嵌套列表推导式,用于将一个矩阵的行转置为列。让我来解释一下它的过程。
首先,我们定义了一个名为 matrix 的二维列表,其中包含 3 行 4 列的数据。
然后,我们使用列表推导式来创建一个新的列表。外部的列表推导式使用了一个内部的列表推导式。
内部的列表推导式是 `[[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]`,它由两部分组成。
第一部分是 `for i in range(4)`,它迭代了一个范围从 0 到 3 的循环变量 i。这个循环变量 i 表示矩阵的列索引。
第二部分是 `[[row[i] for row in matrix]]`,它迭代了 matrix 中的每一行,并取出每行对应列索引 i 的元素。这样就得到了每一列的元素列表。
最后,外部的列表推导式将内部的列表推导式生成的每一列作为一个元素,组成了最终的结果列表。
所以,`[[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]` 的结果就是将原始矩阵的行转置为列的新矩阵。
以上是对代码的解释,如果还有其他问题,请继续提问。
相关问题
def load_cnn_train(): data = pd.dataest_csv(dataset_path) pixels = data['pixels'].tolist() width, height = 48, 48 faces = [] for pixel_sequence in pixels: face = [int(pixel) for pixel in pixel_sequence.split(' ')] face = np.asarray(face).reshape(width, height) face = cv2.resize(face.astype('uint8'),image_size) faces.append(face.astype('float32')) faces = np.asarray(faces) faces = np.expand_dims(faces, -1) emotions = pd.get_dummies(data['emotion']).as_matrix() return faces, emotions
这段代码是用来加载用于训练卷积神经网络(CNN)的数据。它首先读取一个数据集文件,然后将每个图像的像素值转换为一个二维数组。接下来,它将每个图像调整为指定的大小,并将它们存储在一个列表中。然后,它将图像转换为浮点类型,并添加一个额外的维度以适应CNN的输入要求。最后,它将情绪标签进行独热编码并返回图像和情绪标签的数组。
注意:这段代码使用了一些未定义的变量,比如"dataset_path"和"image_size",你需要根据你的数据集路径和图像大小进行相应的修改。此外,它还使用了一些未导入的模块,如"pd"、"np"和"cv2",你需要确保你的代码中已经导入了这些模块。
def read_cell_picture(file_path): with open(file_path, 'r') as f: lines = f.readlines() m, n = map(int, lines[0].strip().split()) matrix = [[int(x) for x in line.strip()] for line in lines[1:]] return matrix, m, n
这是一个 Python 函数,输入参数为文件路径 file_path,返回值为一个矩阵 matrix,以及矩阵的行数 m 和列数 n。函数的作用是从文件中读取矩阵的信息,并将其存储在一个二维列表中返回。具体来说,函数首先打开文件,读取文件中的所有行,然后从第一行获取矩阵的大小信息,并将其转换为整数类型的 m 和 n。接下来,函数使用一个列表推导式将文件中的每一行转换为一个包含整数的列表,并将这些列表组成一个二维列表 matrix。最后,函数返回 matrix、m、n 三个值。
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