पायथन में मैट्रिक्स ट्रांसपोज़

मैट्रिक्स ट्रांसपोज़ का अर्थ है पंक्तियों को कॉलम और कॉलम को पंक्तियों में बदलना।

उदाहरण

# मूल मैट्रिक्स (3x2)
x = [[1, 2],
     [3, 4],
     [5, 6]]

# ट्रांसपोज़ (2x3)
x1 = [[1, 3, 5],
      [2, 4, 6]]

विधि 1: नेस्टेड लूप (क्लासिक)

x = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
rows = len(x)
cols = len(x[0])

result = [[0] * rows for _ in range(cols)]

for i in range(rows):
    for j in range(cols):
        result[j][i] = x[i][j]

for r in result:
    print(r)
# [1, 3, 5]
# [2, 4, 6]

विधि 2: नेस्टेड लिस्ट कॉम्प्रिहेंशन (पायथनिक)

x = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
result = [[x[j][i] for j in range(len(x))] for i in range(len(x[0]))]

for r in result:
    print(r)

विधि 3: zip() फ़ंक्शन (सबसे संक्षिप्त)

x = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
result = list(map(list, zip(*x)))
# या पायथन 3 में:
result = [list(row) for row in zip(*x)]

for r in result:
    print(r)

*x लिस्ट को अनपैक करता है, zip कॉलम-वाइज ग्रुप करता है।

विधि 4: NumPy (बड़े मैट्रिक्स के लिए अनुशंसित)

import numpy as np

x = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
arr = np.array(x)
transposed = arr.T  # या np.transpose(arr)
print(transposed)
# [[1 3 5]
#  [2 4 6]]

तुलना

नोट

• सभी विधियां मानती हैं कि मैट्रिक्स रेक्टेंगुलर है (सभी पंक्तियों की लंबाई समान)।
• अनियमित मैट्रिक्स के लिए zip_longest (itertools) या कस्टम लॉजिक उपयोग करें।
• वैज्ञानिक कंप्यूटिंग/डेटा साइंस में NumPy मानक है।