> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://bemind.gitbook.io/neural/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://bemind.gitbook.io/neural/python/python-lists/python-transponirovanie-spiska-spiskov-5-prostykh-sposobov.md). # Python: Транспонирование списка списков (5 простых способов!) В этом руководстве вы узнаете, как использовать Python для транспонирования списка списков, иногда называемого двумерным массивом. При транспонировании списка списков мы по существу превращаем строки матрицы в ее столбцы, а столбцы - в строки. Это очень полезный навык при изучении машинного обучения. В этом руководстве вы узнаете, как сделать это с помощью циклов `for`, списочных включений, функции `zip()`, библиотеки `itertools`, а также используя популярную библиотеку numpy для выполнения этой задачи. #### Содержание * Что означает транспонировать список списков в Python? * Транспонирование списка списков с помощью Numpy * Использование функции `Zip` для транспонирования списков в Python * Использование `Itertools` для транспонирования списка списков * Транспонирование списка списков с помощью цикла `For` * Использование списочного включения для транспонирования списков в Python * Заключение ### Что означает транспонировать список списков в Python? Транспонирование массивов - это распространенная функция, которую часто нужно выполнять при работе над проектами машинного обучения. Но что именно означает транспонировать список списков в Python? Мы можем рассматривать подсписки в нашем списке списков в Python как строки матрицы. Когда мы транспонируем список списков, мы по существу превращаем строки нашей матрицы в столбцы и столбцы - в строки. Посмотрим, как это выглядит визуально: ```python original = [ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9] ] transposed = [ [1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9] ] ``` ### Транспонирование списка списков с помощью Numpy Python предоставляет отличную утилиту `numpy`, которая делает работу с числовыми операциями невероятно простой! **Numpy** поставляется с различными типами объектов, один из которых - массив `numpy.` Эти массивы имеют много общего со списками Python, но также позволяют выполнять ряд полезных математических операций. Одной из таких операций является транспонирование данных с использованием метода `.transpose()`, который также может быть сокращен до .T. Перед использованием этих методов нам нужно преобразовать наш список или список списков в массив `numpy`. ```python # Транспонирование списка списков в Python с помощью numpy import numpy as np list_of_lists = [ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9] ] array = np.array(list_of_lists) transposed_array = array.T transposed_list_of_lists = transposed_array.tolist() # Это то же самое, что: transposed = np.array(list_of_lists).T.tolist() print(transposed_list_of_lists) # Возвращает # [ # [1, 4, 7], # [2, 5, 8], # [3, 6, 9] # ] ``` ### Использование функции `Zip` для транспонирования списков в Python Функция `zip()` - невероятно полезный метод, который позволяет получить **n**-й элемент итерируемого объекта последовательно при переборе нескольких итерируемых объектов. ```python # Транспонирование списка списков в Python с помощью zip import numpy as np list_of_lists = [ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9] ] transposed_tuples = list(zip(*list_of_lists)) # Выглядит как: [(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)] transposed = [list(sublist) for sublist in transposed_tuples] print(transposed) # Возвращает # [ # [1, 4, 7], # [2, 5, 8], # [3, 6, 9] # ] ``` ### Использование `Itertools` для транспонирования списка списков Иногда при работе со списками списков в Python вы столкнетесь с подсписками разной длины. В этих случаях функция `zip()` будет исключать все, что больше длины самого короткого подсписка. ```python # Транспонирование списка списков в Python с помощью itertools from itertools import zip_longest list_of_lists = [ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9,10] ] tranposed_tuples = zip_longest(*list_of_lists, fillvalue=None) transposed_tuples_list = list(tranposed_tuples) print(list(transposed_tuples_list)) # Возвращает: [(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9), (None, None, 10)] transposed = [list(sublist) for sublist in transposed_tuples_list] print(transposed) # Возвращает # [ # [1, 4, 7], # [2, 5, 8], # [3, 6, 9], # [None, None, 10] # ] ``` ### Транспонирование списка списков с помощью цикла `For` Циклы `for` в Python - это невероятные инструменты для лучшего понимания работы некоторых алгоритмов. ```python # Транспонирование списка списков в Python с помощью циклов for list_of_lists = [ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9,10] ] transposed = list() for i in range(len(list_of_lists[0])): row = list() for sublist in list_of_lists: row.append(sublist[i]) transposed.append(row) print(transposed) # Возвращает # [ # [1, 4, 7], # [2, 5, 8], # [3, 6, 9] # ] ``` ### Использование списочного включения для транспонирования списков в Python ```python # Транспонирование списка списков в Python с помощью списочного включения list_of_lists = [ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9,10] ] transposed = [[row[i] for row in list_of_lists] for i in range(len(list_of_lists[0]))] print(transposed) # Возвращает # [ # [1, 4, 7], # [2, 5, 8], # [3, 6, 9] # ] ``` ### Заключение В этой статье вы научились транспонировать список списков или двумерный массив в Python. Вы узнали, как сделать это с помощью популярной библиотеки для науки о данных `numpy`, а также используя встроенную функцию `zip()`, либо самостоятельно, либо с библиотекой `itertools`. Вы также изучили более простые методы выполнения этой задачи с помощью циклов `for` и списочных включений в Python. Чтобы узнать больше о методе `numpy transpose`, ознакомьтесь с [официальной документацией здесь](https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.transpose.html)