Làm cách nào để bạn in danh sách 2d giống như ma trận trong python?

Một mảng hai chiều có thể được biểu diễn bằng một danh sách các danh sách bằng cách sử dụng loại

import numpy as np
import pandas as pd

l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]]

Sau đây là một số cách hoán đổi hàng và cột của danh sách hai chiều này

• Chuyển đổi thành

  import numpy as np
  import pandas as pd
  
  l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]]
  

  5 và chuyển đổi với

  import numpy as np
  import pandas as pd
  
  l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]]
  

  6
• Chuyển đổi thành

  import numpy as np
  import pandas as pd
  
  l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]]
  

  7 và hoán vị với

  import numpy as np
  import pandas as pd
  
  l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]]
  

  6
• Chuyển đổi với chức năng tích hợp sẵn

  arr_t = np.array(l_2d).T
  
  print(arr_t)
  print(type(arr_t))
  # [[0 3]
  #  [1 4]
  #  [2 5]]
  # <class 'numpy.ndarray'>
  
  l_2d_t = np.array(l_2d).T.tolist()
  
  print(l_2d_t)
  print(type(l_2d_t))
  # [[0, 3], [1, 4], [2, 5]]
  # <class 'list'>
  

  1

Việc sử dụng NumPy và pandas sẽ dễ dàng hơn, nhưng nếu bạn không muốn nhập NumPy hoặc pandas chỉ để chuyển vị, bạn có thể sử dụng hàm

arr_t = np.array(l_2d).T

print(arr_t)
print(type(arr_t))
# [[0 3]
#  [1 4]
#  [2 5]]
# <class 'numpy.ndarray'>

l_2d_t = np.array(l_2d).T.tolist()

print(l_2d_t)
print(type(l_2d_t))
# [[0, 3], [1, 4], [2, 5]]
# <class 'list'>

Danh sách hai chiều ban đầu được định nghĩa như sau

import numpy as np
import pandas as pd

l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]]

nguồn.

Liên kết được tài trợ

Chuyển đổi thành numpy. ndarray và hoán vị với T

Tạo một mảng NumPy

arr_t = np.array(l_2d).T

print(arr_t)
print(type(arr_t))
# [[0 3]
#  [1 4]
#  [2 5]]
# <class 'numpy.ndarray'>

l_2d_t = np.array(l_2d).T.tolist()

print(l_2d_t)
print(type(l_2d_t))
# [[0, 3], [1, 4], [2, 5]]
# <class 'list'>

import numpy as np
import pandas as pd

l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]]

Nếu bạn muốn một đối tượng kiểu

import numpy as np
import pandas as pd

l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]]

import numpy as np
import pandas as pd

l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]]

arr_t = np.array(l_2d).T

print(arr_t)
print(type(arr_t))
# [[0 3]
#  [1 4]
#  [2 5]]
# <class 'numpy.ndarray'>

l_2d_t = np.array(l_2d).T.tolist()

print(l_2d_t)
print(type(l_2d_t))
# [[0, 3], [1, 4], [2, 5]]
# <class 'list'>

• chuyển đổi numpy. ndarray và liệt kê với nhau

arr_t = np.array(l_2d).T

print(arr_t)
print(type(arr_t))
# [[0 3]
#  [1 4]
#  [2 5]]
# <class 'numpy.ndarray'>

l_2d_t = np.array(l_2d).T.tolist()

print(l_2d_t)
print(type(l_2d_t))
# [[0, 3], [1, 4], [2, 5]]
# <class 'list'>

nguồn.

Ngoài thuộc tính

import numpy as np
import pandas as pd

l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]]

arr_t = np.array(l_2d).T

print(arr_t)
print(type(arr_t))
# [[0 3]
#  [1 4]
#  [2 5]]
# <class 'numpy.ndarray'>

l_2d_t = np.array(l_2d).T.tolist()

print(l_2d_t)
print(type(l_2d_t))
# [[0, 3], [1, 4], [2, 5]]
# <class 'list'>

arr_t = np.array(l_2d).T

print(arr_t)
print(type(arr_t))
# [[0 3]
#  [1 4]
#  [2 5]]
# <class 'numpy.ndarray'>

l_2d_t = np.array(l_2d).T.tolist()

print(l_2d_t)
print(type(l_2d_t))
# [[0, 3], [1, 4], [2, 5]]
# <class 'list'>

df_t = pd.DataFrame(l_2d).T

print(df_t)
print(type(df_t))
#    0  1
# 0  0  3
# 1  1  4
# 2  2  5
# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

l_2d_t = pd.DataFrame(l_2d).T.values.tolist()

print(l_2d_t)
print(type(l_2d_t))
# [[0, 3], [1, 4], [2, 5]]
# <class 'list'>

• NumPy. Chuyển đổi ndarray (hoán đổi hàng và cột, sắp xếp lại trục)

Chuyển đổi thành gấu trúc. DataFrame và chuyển đổi với T

Tạo

import numpy as np
import pandas as pd

l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]]

import numpy as np
import pandas as pd

l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]]

Nếu bạn muốn một đối tượng kiểu

import numpy as np
import pandas as pd

l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]]

import numpy as np
import pandas as pd

l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]]

df_t = pd.DataFrame(l_2d).T

print(df_t)
print(type(df_t))
#    0  1
# 0  0  3
# 1  1  4
# 2  2  5
# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

l_2d_t = pd.DataFrame(l_2d).T.values.tolist()

print(l_2d_t)
print(type(l_2d_t))
# [[0, 3], [1, 4], [2, 5]]
# <class 'list'>

import numpy as np
import pandas as pd

l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]]

arr_t = np.array(l_2d).T

print(arr_t)
print(type(arr_t))
# [[0 3]
#  [1 4]
#  [2 5]]
# <class 'numpy.ndarray'>

l_2d_t = np.array(l_2d).T.tolist()

print(l_2d_t)
print(type(l_2d_t))
# [[0, 3], [1, 4], [2, 5]]
# <class 'list'>

• Chuyển đổi gấu trúc. DataFrame, Sê-ri và liệt kê lẫn nhau

________số 8

nguồn.

Liên kết được tài trợ

Chuyển đổi với chức năng tích hợp sẵn arr_t = np.array(l_2d).T print(arr_t) print(type(arr_t)) # [[0 3] # [1 4] # [2 5]] # <class 'numpy.ndarray'> l_2d_t = np.array(l_2d).T.tolist() print(l_2d_t) print(type(l_2d_t)) # [[0, 3], [1, 4], [2, 5]] # <class 'list'> 1

Bạn có thể chuyển đổi danh sách hai chiều bằng cách sử dụng chức năng tích hợp sẵn

arr_t = np.array(l_2d).T

print(arr_t)
print(type(arr_t))
# [[0 3]
#  [1 4]
#  [2 5]]
# <class 'numpy.ndarray'>

l_2d_t = np.array(l_2d).T.tolist()

print(l_2d_t)
print(type(l_2d_t))
# [[0, 3], [1, 4], [2, 5]]
# <class 'list'>

arr_t = np.array(l_2d).T

print(arr_t)
print(type(arr_t))
# [[0 3]
#  [1 4]
#  [2 5]]
# <class 'numpy.ndarray'>

l_2d_t = np.array(l_2d).T.tolist()

print(l_2d_t)
print(type(l_2d_t))
# [[0, 3], [1, 4], [2, 5]]
# <class 'list'>

import numpy as np
import pandas as pd

l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]]

arr_t = np.array(l_2d).T

print(arr_t)
print(type(arr_t))
# [[0 3]
#  [1 4]
#  [2 5]]
# <class 'numpy.ndarray'>

l_2d_t = np.array(l_2d).T.tolist()

print(l_2d_t)
print(type(l_2d_t))
# [[0, 3], [1, 4], [2, 5]]
# <class 'list'>

• zip() bằng Python. Lấy các phần tử từ nhiều danh sách

Ngoài ra, hãy sử dụng

arr_t = np.array(l_2d).T

print(arr_t)
print(type(arr_t))
# [[0 3]
#  [1 4]
#  [2 5]]
# <class 'numpy.ndarray'>

l_2d_t = np.array(l_2d).T.tolist()

print(l_2d_t)
print(type(l_2d_t))
# [[0, 3], [1, 4], [2, 5]]
# <class 'list'>

• Giải nén và chuyển danh sách, tuple, dict sang đối số hàm trong Python

arr_t = np.array(l_2d).T

print(arr_t)
print(type(arr_t))
# [[0 3]
#  [1 4]
#  [2 5]]
# <class 'numpy.ndarray'>

l_2d_t = np.array(l_2d).T.tolist()

print(l_2d_t)
print(type(l_2d_t))
# [[0, 3], [1, 4], [2, 5]]
# <class 'list'>

nguồn.

Các yếu tố là

arr_t = np.array(l_2d).T

print(arr_t)
print(type(arr_t))
# [[0 3]
#  [1 4]
#  [2 5]]
# <class 'numpy.ndarray'>

l_2d_t = np.array(l_2d).T.tolist()

print(l_2d_t)
print(type(l_2d_t))
# [[0, 3], [1, 4], [2, 5]]
# <class 'list'>

import numpy as np
import pandas as pd

l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]]

arr_t = np.array(l_2d).T

print(arr_t)
print(type(arr_t))
# [[0 3]
#  [1 4]
#  [2 5]]
# <class 'numpy.ndarray'>

l_2d_t = np.array(l_2d).T.tolist()

print(l_2d_t)
print(type(l_2d_t))
# [[0, 3], [1, 4], [2, 5]]
# <class 'list'>

• Chuyển đổi danh sách và tuple với nhau trong Python
• Liệt kê khả năng hiểu trong Python

import numpy as np
import pandas as pd

l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]]

nguồn.

Chi tiết như sau

Các phần tử của danh sách được mở rộng với

arr_t = np.array(l_2d).T

print(arr_t)
print(type(arr_t))
# [[0 3]
#  [1 4]
#  [2 5]]
# <class 'numpy.ndarray'>

l_2d_t = np.array(l_2d).T.tolist()

print(l_2d_t)
print(type(l_2d_t))
# [[0, 3], [1, 4], [2, 5]]
# <class 'list'>

arr_t = np.array(l_2d).T

print(arr_t)
print(type(arr_t))
# [[0 3]
#  [1 4]
#  [2 5]]
# <class 'numpy.ndarray'>

l_2d_t = np.array(l_2d).T.tolist()

print(l_2d_t)
print(type(l_2d_t))
# [[0, 3], [1, 4], [2, 5]]
# <class 'list'>

arr_t = np.array(l_2d).T

print(arr_t)
print(type(arr_t))
# [[0 3]
#  [1 4]
#  [2 5]]
# <class 'numpy.ndarray'>

l_2d_t = np.array(l_2d).T.tolist()

print(l_2d_t)
print(type(l_2d_t))
# [[0, 3], [1, 4], [2, 5]]
# <class 'list'>

import numpy as np
import pandas as pd

l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]]