Transpose of a Matrix（矩阵的转置）
题目链接：
Transpose of a Matrix（矩阵的转置）
https://www.deep-ml.com/problems/2
题目描述：
难度：
easy（简单）。
分类：
Linear Algebra（线性代数）。
题目：
编写一个 Python 函数来计算给定矩阵的转置。
示例：
解释：
矩阵的转置。
让我们考虑一个矩阵 M 及其转置矩阵 M^T：
原始矩阵 M：
转置矩阵M^T：
解释：
矩阵转置涉及将其行转换为列，反之亦然。此操作在线性代数中对于各种计算和变换是基础的。
题目解析：
题解如下：
def transpose_matrix(a: list[list[int|float]]) -> list[list[int|float]]:
return [list(col) for col in zip(*a)]代码解释：
1. 函数定义部分
def transpose_matrix(a: list[list[int | float]]) -> list[list[int | float]]:-
功能：定义一个名为
transpose_matrix的函数，用于计算矩阵的转置。 -
参数：
a: list[list[int | float]]表示输入参数a是一个二维列表，内部元素为整数（int）或浮点数（float）。 -
返回值：
-> list[list[int | float]]表示函数最终会返回一个二维列表，结构与输入类似，元素类型也为整数或浮点数。
2. 核心转置逻辑
return [list(col) for col in zip(*a)]-
zip(*a)的作用：-
*a是解包操作，将矩阵a的每一行作为独立参数传入zip。例如，输入a = [[1,2,3], [4,5,6]]，*a会解包为[1,2,3]和[4,5,6]。 -
zip函数会将传入的行数据按列聚合，生成元组。对于示例输入，zip(*a)会得到(1,4),(2,5),(3,6)，即原矩阵的列变成了新的行。
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列表推导式
[list(col) for col in zip(*a)]：-
zip(*a)生成的是元组，而题目要求输出列表。因此通过list(col)将每个元组（如(1,4)）转换为列表（如[1,4]），最终组合成转置后的矩阵。
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注释版本：
def transpose_matrix(a: list[list[int | float]]) -> list[list[int | float]]:
# 利用 zip(*a) 对矩阵进行转置操作
# zip(*a) 会将矩阵的列转换为元组
# 接着使用列表推导式将每个元组转换为列表
return [list(col) for col in zip(*a)]思考总结：
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问题分析：矩阵转置的核心是交换行与列，即将原矩阵的第 i 行变为转置后矩阵的第 i 列。例如，输入矩阵 [[1,2,3],[4,5,6]]，转置后需将第一行的 1,2,3 和第二行的 4,5,6 转换为新矩阵的列。
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Python 实现思路：
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利用
zip(*a)完成行列交换。*a解包矩阵的行，zip按列聚合元素，生成元组（如(1,4),(2,5),(3,6)）。 -
由于题目要求输出列表，使用列表推导式
[list(col) for col in ...]将元组转换为列表，满足最终格式。
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关键步骤：
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函数定义时明确输入输出类型，确保代码规范性。
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通过
zip(*a)高效实现转置逻辑，这是 Python 处理矩阵转置的简洁方法。 -
最后添加测试代码，验证函数功能，确保输入示例能正确输出转置结果。
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总结：该解法利用 Python 内置函数的特性，简洁实现矩阵转置，核心在于理解
zip(*a)的行列转换机制，以及数据类型的适配处理。
