我无法全力以赴地实现这一目标。具体来说,我想破坏下面的矩阵
matrix = [[7, 9, 1, 8, 9, 1],
[4, 2, 1, 2, 1, 5],
[3, 2, 3, 1, 2, 3],
[7, 9, 11, 6, 4, 8],
[8, 9, 22, 3, 1, 9],
[1, 1, 1, 1, 1, 1]]
进入:
[[7, 9,
4, 2],
[1, 8,
1, 2],
[9, 1,
1, 5],
[3, 2,
7, 9],
[3, 1,
11, 6],
[2, 3,
4, 8],
[8, 9,
1, 1],
[22, 3,
1, 1],
[1, 9,
1, 1]]
或等效地,
[[7, 9, 4, 2],
[1, 8, 1, 2],
[9, 1, 1, 5],
[3, 2, 7, 9],
[3, 1, 11, 6],
[2, 3, 4, 8],
[8, 9, 1, 1],
[22, 3, 1, 1],
[1, 9, 1, 1]]
这是我尝试做的事情:
def split([[]]) -> [[]]
split_matrix = []
temp_map = []
row_limit, col_limit = 2, 2
for row in range(len(elevation_map)):
for col in range(len(elevation_map)):
elevation = elevation_map[row][col]
if row < row_limit and col < col_limit:
temp_map.append(elevation)
split_matrix.append(temp_map)
return split_matrix
但是,我这样做没有运气。
有没有一种方法可以不使用numpy之类的库?有可能吗?
答案 0 :(得分:0)
如果我们编写一个辅助函数以将一个2x2子矩阵提取到列表中,则解决方案将变得更加整洁。之后,这是一个简单的列表推导,遍历每个子矩阵左上角的坐标。
def split_matrix(matrix, rows=2, cols=2):
def helper(i, j):
out = []
for row in matrix[i:i+rows]:
out.extend(row[j:j+cols])
return out
width, height = len(matrix[0]), len(matrix)
return [
helper(i, j)
for i in range(0, height, rows)
for j in range(0, width, cols)
]