这段 Python 代码演示了几种矩阵和字符串操作。让我们分解每个部分：
1。矩阵转置：
本节计算给定矩阵的转置。 矩阵的转置是通过交换其行和列来获得的。该代码迭代行和列，构建转置矩阵。但是，while 循环不完整并且包含语法错误 (cdefab)。 这是一个更正且更有效的版本：
<code class="language-python">l = [[10, 12],
[40, 2],
[60, 3]]
transpose = [[l[j][i] for j in range(len(l))] for i in range(len(l[0]))]
print(transpose)</code>这使用列表理解来实现简洁且 Python 的解决方案。
2。字符串旋转：
这部分将字符串旋转指定的位置数。 num % len(word) 确保旋转正确环绕，处理正旋转和负旋转。该代码有效。
3。矩阵行/列运算：
本节对矩阵执行多项操作：对每行的元素求和，查找每行中的最大值和最小值。该代码正确计算每行的总和。 但是，用于查找最小值的代码并不完整。 这是更正后的版本：
<code class="language-python">student_marks = [[10, 20, 30],
[40, 50, 60],
[70, 80, 90]]
# Row sums
for marks_list in student_marks:
row_sum = sum(marks_list) # Use the built-in sum() function
print(f"Row Sum: {row_sum}")
# Row maximums
for marks_list in student_marks:
row_max = max(marks_list) # Use the built-in max() function
print(f"Row Max: {row_max}")
# Row minimums
for marks_list in student_marks:
row_min = min(marks_list) # Use the built-in min() function
print(f"Row Min: {row_min}")
print("==============================================")
</code>此改进版本利用 Python 的内置 sum()、max() 和 min() 函数来提高可读性和效率。
4。矩阵列和和前导对角线和：
这部分缺失。要计算列和前导对角线的总和，您需要添加以下代码：
<code class="language-python"># Column sums
column_sums = [sum(row[i] for row in student_marks) for i in range(len(student_marks[0]))]
print(f"Column Sums: {column_sums}")
# Leading diagonal sum (assuming a square matrix)
leading_diagonal_sum = sum(student_marks[i][i] for i in range(len(student_marks)))
print(f"Leading Diagonal Sum: {leading_diagonal_sum}")</code>此代码使用列表理解和前导对角线总和有效地计算列总和。 请记住，前导对角线和仅适用于方阵（行数和列数相同的矩阵）。
综上所述，原代码存在一些错误和遗漏。 所提供的更正和添加提供了预期矩阵和字符串操作的更完整和更有效的实现。 尽可能使用内置函数可以显着提高代码的可读性和性能。
以上是Python 列表教程 Day2的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
