【Python矩阵转置】| 试使用多方法实现

存储数据的矩阵通常包含有特征向量，对特征根求解至关重要。

此外，矩阵的转置也不可或缺。

拉格朗日乘数、求解最小二乘问题，函数f斜率是矩阵A，约束条件c的斜率是矩阵B，在相切点上 A等于B的转置（或者B的转置的X倍）。

下为几种常见的矩阵转置方法：

方法一：

#step1:
#初始化原始矩阵
matrix = [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]]
#通过函数指出矩阵的行与列
row = len(matrix)
col = len(matrix[0])#step2：
#交换矩阵的行与列
ROW = col
COL = row#step3：
#初始化矩阵中的所有元素
Tmatrix = []
for i in range(ROW):Tmatrix.append([])for j in range(COL):Tmatrix[i].append(0)#step4：
#转置矩阵赋值
for i in range(row):for j in range(col):Tmatrix[j][i] = matrix[i][j]
Tmatrix

方法二：

matrix = [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]]
Tmatrix = []
for i in range(4):Tmatrix_row = []for row in matrix:Tmatrix_row.append(row[i])Tmatrix.append(Tmatrix_row)
Tmatrix

方法三：

matrix = [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]]
Tmatrix = []
for i in range(4):Tmatrix.append([row[i] for row in matrix])
Tmatrix

方法四：

matrix = [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]]
Tmatrix = [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
Tmatrix

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