在Python中反转二维列表（矩阵）与`zip`函数的使用

之前刷 LeetCode 题目的时候，偶尔会需要反转二维列表，这里总结了几种 Python 实现。

循环

简单的二维循环，将原始二维列表的每一行的第 N 个元素，放到新的二维列表的第 N 行中。

代码语言：javascript复制

def invert_matrix(matrix: list[list[int]]) -> list[list[int]]:
    new_matrix = []
    for i in range(len(matrix[0])):
        new_row = []
        for row in matrix:
            new_row.append(row[i])
        new_matrix.append(new_row)
    return new_matrix

列表推导式

本质上和循环算法是相同的，使用列表推导式语法来实现。

代码语言：javascript复制

def invert_matrix(matrix: list[list[int]]) -> list[list[int]]:
    return [[row[i] for row in matrix] for i in range(len(matrix[0]))]

使用zip函数

Python 内置函数zip，可以不断迭代多个列表相同索引的元素组成的元组。

代码语言：javascript复制

Init signature: zip(self, /, *args, **kwargs)
Docstring:
zip(*iterables, strict=False) --> Yield tuples until an input is exhausted.

>>> list(zip('abcdefg', range(3), range(4)))
[('a', 0, 0), ('b', 1, 1), ('c', 2, 2)]

The zip object yields n-length tuples, where n is the number of iterables
passed as positional arguments to zip().  The i-th element in every tuple
comes from the i-th iterable argument to zip().  This continues until the
shortest argument is exhausted.

If strict is true and one of the arguments is exhausted before the others,
raise a ValueError.
Type:           type
Subclasses:

zip函数的一个常见用法是提取一个无限长度的生成器的前 N 个元素。

代码语言：javascript复制

def gen_fib() -> Generator[int, None, None]:
    a, b = 1, 1
    while True:
        yield a
        a, b = b, a   b

assert [num for _, num in zip(range(5), gen_fib())] == [1, 1, 2, 3, 5]

另外一个我喜欢的zip函数的用法是将两个列表组合为一个字典。

代码语言：javascript复制

assert dict(zip('abcde', range(5))) == {'a': 0, 'b': 1, 'c': 2, 'd': 3, 'e': 4}

使用zip函数来反转二维列表也很简单。

代码语言：javascript复制

def invert_matrix(matrix: list[list[int]]) -> list[list[int]]:
    return [list(t) for t in zip(*matrix)]

使用numpy库

上述的三种方法受限于 Python 解释器，效率不是非常高。 如果要进行专业的数值分析和计算的话，可以使用numpy库的matrix.transpose方法来翻转矩阵。

代码语言：javascript复制

import numpy as np
matrix = np.arange(9).reshape((3,3))
assert matrix.transpose() == np.array([[0, 3, 6], [1, 4, 7], [2, 5, 8]])

python zip 函数 效率 语法

0 人点赞