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Python中将列表转换为最高效的方法是什么？

python
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我有一个Python列表，

a=  [[1,2,3,4],
     [2,4,5,1],
     [3,4,6,2],
     [2,3,4,5]]

我希望你能将列表的横向阅读方式转变为纵向。

b=    [[1,2,3,2],
       [2,4,4,3],
       [3,5,6,4],
       [4,1,2,5]]

什么是最佳和最有效的做法？我对编程很新，抱歉我是个菜鸟。谢谢。

请参见以下有关Python矩阵转置和zip的链接：https://dev59.com/F2kw5IYBdhLWcg3wDWTL、https://dev59.com/Kk7Sa4cB1Zd3GeqP0RBs。 - georg
4个回答
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你可以这样做：

zip(*your_list)

证明：

>>> a = [[1, 2, 3, 4], [2, 4, 5, 1], [3, 4, 6, 2], [2, 3, 4, 5]]
>>> zip(*a)
[(1, 2, 3, 2), (2, 4, 4, 3), (3, 5, 6, 4), (4, 1, 2, 5)]
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如果你需要 list（你有元组的列表），你可以这样获取它们：map(list, a)（其中 a 已经被转置）。 - Tadeck
这个很棒。花几分钟时间理解为什么zip(*lst)可以转置lst。 :) - aga
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为了使这个答案更有用（并且为了证明获得的点赞太容易了：），您能否提供一下这个习语的具体工作原理的解释？这里有100多个答案提到了zip(*x)，但是还没有人解释过它。 - georg
还要注意，如果子列表的长度不同，则此方法无法正常工作。在这种情况下，请使用 map(None, a)。 - jmilloy
@jmilloy：没错，我没有证明它的效率，但基于它被广泛使用（也许不是特别广为人知），我认为这也是出于性能考虑。zip(*x)可以转置列表而不复制它或其元素，因为列表是可变的（而zip()的解包参数仍然是原始列表的元素）。然后它返回一个列表的列表（或者更确切地说是元组的列表），它们是新对象（必须是）。如果你考虑性能，那么你应该放弃使用列表并允许迭代器，例如（请参见itertools.izip()以获取其中一个示例替换）。 - Tadeck
显示剩余2条评论
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请查看numpy库。您可以将列表放入数组中并像这样转置：

a = array ([[1,2,3,4],
       [2,4,5,1],
       [3,4,6,2],
       [2,3,4,5]])
a.transpose()

P.S.: Tadeck 的解决方案很容易理解。 zip 具有以下签名：

zip(seq1 [, seq2 [...]]) -> [(seq1[0], seq2[0] ...), (...)]

因此，它接受一些序列（我们不知道确切数量），然后按照以下顺序构建元组：取每个序列的第一个元素并将其放入元组中，然后取每个序列的第二个元素并将其放入第二个元组中，以此类推。它返回在执行过程中构建的所有元组的列表。

*lst 实际上是参数列表的展开。您可以在以下说明中了解更多信息。

我希望现在每个人都能理解这段漂亮的代码是如何工作的。 :)

你可以使用zip轻松进行转置...但是numpy更加强大！ - Joran Beasley
@aga：感谢您对我的示例进行解释 :) 不过Numpy是一个很棒的库。 - Tadeck
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您提到了效率。您可以使用timeit来进行测试。

>python -m timeit -s "a = [[1,2,3,4],[2,4,5,1],[3,4,6,2],[2,3,4,5]]" "zip(*a)"
1000000 loops, best of 3: 0.569 usec per loop

>python -m timeit -s "a = [[1,2,3,4],[2,4,5,1],[3,4,6,2],[2,3,4,5]]" "map(None, *a)"
1000000 loops, best of 3: 0.644 usec per loop    

>python -m timeit -s "a = [[1,2,3,4],[2,4,5,1],[3,4,6,2],[2,3,4,5]]" "[[row[i] for row in a] for i in xrange(len(a[0]))]"
1000000 loops, best of 3: 1.43 usec per loop    

>python -m timeit -s "from numpy import array; a = array([[1,2,3,4],[2,4,5,1],[3,4,6,2],[2,3,4,5]])" "a.transpose()"
1000000 loops, best of 3: 0.249 usec per loop

针对一个包含 [[1,2,3,4],[2,4,5,1],[3,4,6,2],[2,3,4,5]]*1000000 的大型数据集

>python -m timeit -s "a = [[1,2,3,4],[2,4,5,1],[3,4,6,2],[2,3,4,5]]*1000000" "zip(*a)"
10 loops, best of 3: 400 msec per loop

>python -m timeit -s "a = [[1,2,3,4],[2,4,5,1],[3,4,6,2],[2,3,4,5]]*1000000" "map(None, *a)"
10 loops, best of 3: 458 msec per loop

>python -m timeit -s "a = [[1,2,3,4],[2,4,5,1],[3,4,6,2],[2,3,4,5]]*1000000" "[[row[i] for row in a] for i in xrange(len(a[0]))]"
10 loops, best of 3: 770 msec per loop

>python -m timeit -s "from numpy import array; a = array([[1,2,3,4],[2,4,5,1],[3,4,6,2],[2,3,4,5]]*1000000)" "a.transpose()"
1000000 loops, best of 3: 0.251 usec per loop

如果您的列表长度不同，zip会截断为最短的长度。您可以使用'map'或itertools.izip_longest来填充缺失值，用None代替。
效率并不一定意味着最快的解决方案，通常它指的是算法。 - jamylak
@jamylak: 没错。我认为在timeit中，导入语句应该是设置的一部分。否则测试就不公平（除非任何后续的导入实际上会使用先前导入的模块，但我怀疑这种情况）。 - Tadeck
@Tadeck 正确，这需要通过为设置添加“-s”来修复。与此同时，我会发布我的结果。 - jamylak
还修复了一些时间问题，结果发现numpy要快得多。 - jamylak
谢谢大家！除了其他事情外，我在numpy中包含import非常懒惰。就效率与速度最快而言，如果这不是一个特定于编程语言的问题，我会同意。 - jmilloy
@jamylak 可能不是必要的，但你能否添加itertools.izip_longest的时间？ - jmilloy
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另一种方法是：

a=  [[1,2,3,4],
     [2,4,5,1],
     [3,4,6,2],
     [2,3,4,5]]
a = [[row[i] for row in a] for i in range(len(a[0]))]
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[[row[i] for row in a] for i in range(len(a[i]))] 不仅是错误的（因为出现了 NameError 错误），而且很可能只是想表达 [[item for item in sublist] for sublist in a] 的意思。 - Tadeck
我实际上最喜欢这个答案。 - tipsywacky
特别是对于正在学习Python的人来说，这是一个很棒的资源。 - jmilloy
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