python中行列函数 Python 行列

如何用python实现行列互换，大家怎么看待呢？

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你需要确保该数组的行列数都是相同的。列表递推式提供了一个简便的矩阵转置的方法:另一个更快和高级一些的方法。可以使用zip函数:本节提供了关于矩阵转置的两个方法，一个比较清晰简单,另一个比较快速但有些隐晦。有时候，数据到来的时候使用错误的方式，比如，你使用微软的ADO接口访问数据库,由于Python和MS在语言实现上的差别。 Getrows方法在Python中可能返回的是列值，和方法的名称不同.本节给的出的方法就是这个问题常见的解决方案，一个更清晰，一个更快速。在列表递推式版本中,内层递推式表示选则什么(行),外层递推式表示选择者(列)。这个过程完成后就实现了转置。在zip版本中,我们使用arr语法将一维数组传递给zip做为参数,接着,zip返回一个元组做为结果。然后我们对每一个元组使用list方法,产生了列表的列表(即矩阵)。因为我们没有直接将zip的结果表示为list，所以我们可以我们可以使用itertools.izip来稍微的提高效率(因为izip并没有将数据在内存中组织为列表)。但是,在特定的情况下，上面的方法对效率的微弱提升不能弥补对复杂度的增加。关于args和kwds语法:args(实际上，号后面跟着变量名)语法在Python中表示传递任意的位置变量，当你使用这个语法的时候(比如，你在定义函数时使用),Python将这个变量和一个元组绑定，并保留所有的位置信息, 而不是具体的变量。当你使用这个方法传递参数时，变量可以是任意的可迭代对象(其实可以是任何表达式,只要返回值是迭代器)。

如何用python实现行列互换？

题主既然问出行列转换这样的问题，那就说明题主的Python功力远远不到家的。行列互换其实在Python中很快捷的就可以实现了。

首先，让我们来建立一个矩阵，这里我们使用numpy包下的random包来生成3×3的矩阵。大概的代码如下所示：

import numpy as np

a=np.random.random((3,3))

这样，我们就可以生成一个随机数组成的3×3矩阵。之后我们就可以将这个矩阵进行行列互换了。具体代码也非常的简单，具体如下所示：

b=a.T

如上所示，只需要对a对象进行T操作，就可将我们的数据进行行列转换了。

所以，题主在学习的时候，一定要学会用简单的方法去解决复杂的问题。而不要将自己的问题复杂化，就如同楼上某位同学写的代码那样，明显太复杂了。本来三行代码能够实现的功能，搞得如此纠结。

另外，如果题主想进入数据分析行业，我推荐一本Python的相关书籍给你，这本书可以让你掌握一些常见的数据整理、数据清洗操作。这本书的名字是《利用Python进行数据分析》，该书作者是高效数据分析包Pandas的开发者，对数据分析基本技能的提升作用显著。

如果有什么想与我交流的，欢迎在本题下进行评论。

Python和MATLAB读取excel指定行列数据的方法

1、用xlrd读取

对应方法如下，需要先import xlrd和numpy，通过row_start和row_end控制行数，通过column_start和column_end控制列数

这里要注意python是0-based索引，excel看的时候是1-based的索引

2、用pandas下的read_excel函数

dframe = pd.read_excel(“file_name.xlsx”)

dframe = pd.read_excel(“file_name.xlsx”, sheetname=”Sheet_name”)

dframe = pd.read_excel(“file_name.xlsx”, sheetname=number)

读取表格的方式有两种：

1、xlsread

[~,MeaDef,~]=xlsread(xls_site,table_tag,'B12:AI12');

这里输出是一个对应数字，一个对应字符串，一个是用元胞把所有数据放在一起

对应的xlswrite格式：

xlswrite(xls_site_output,train,1,['A',num2str(ix+1),':M',num2str(ix+1)])

2、read_table

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