方法一 ：使用常规的思路
def transpose(M): # 初始化转置后的矩阵 result = [] # 获取转置前的行和列 row, col = shape(M) # 先对列进行循环 for i in range(col): # 外层循环的容器 item = [] # 在列循环的内部进行行的循环 for index in range(row): item.append(M[index][i]) result.append(item) return result
思路：矩阵的转置就是从行变成列，列变成行。
先定义一个最终存放矩阵的容器；
先对列进行循环i，并定义一个临时数组用于存放数据，在每次列的循环内部，再次对行进行循环j，取第M[j][i]个元素存入一个临时数组中；
在每次列循环完毕，将临时数组存入最终数组中；
当列循环完毕, 最终数组就是矩阵的转置。
方法二：使用zip解压包
def transpose(M): # 直接使用zip解压包成转置后的元组迭代器，再强转成list存入最终的list中 return [list(row) for row in zip(*M)]
思路：
zip解压包后，返回一个将多个可迭代对象组合成一个元组序列的迭代器，正如：
my_zip = list(zip(['a', 'b', 'c'], [1, 2, 3]))
print(my_zip) # [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]在每次循环中将元组强转成list并存入总list中。
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