Python中将矩阵参数直接赋值给变量后转置结果出错是什么原因？

• new_matrix = m本质是对象引用绑定，二者指向内存中同一个二维列表，修改new_matrix的元素时，原矩阵m的元素也会同步被修改
• 循环赋值过程中，你读取的m[k][i]已经是前面步骤修改后的错误值，而非最初输入的原始矩阵值，所以最终转置结果不符合预期

你不需要提前预设矩阵大小，可通过输入矩阵的维度动态生成独立的新矩阵，示例实现如下：

def transpose(m):
    n = len(m)
    # 列表推导式生成独立的同尺寸新矩阵，避免和原矩阵共享内存
    new_matrix = [[0 for _ in range(n)] for _ in range(n)]
    for i in range(n):
        for k in range(n):
            new_matrix[i][k] = m[k][i]
    return new_matrix

注意：不要使用[[0]*n]*n的写法生成新矩阵，该写法会让所有行引用同一个列表对象，修改任意一行的元素都会同步修改所有行，同样会导致逻辑错误。

如果需要更简洁的实现，可以直接用Python内置的zip函数完成转置，该写法还支持非方阵的转置操作：

def transpose(m):
    return [list(row) for row in zip(*m)]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jackie