如何用python实现行列互换？
题主既然问出行列转换这样的问题，那就说明题主的Python功力远远不到家的。行列互换其实在Python中很快捷的就可以实现了。
首先，让我们来建立一个矩阵，这里我们使用numpy包下的random包来生成3×3的矩阵。大概的代码如下所示：
import numpy as np
a=np.random.random((3,3))
这样，我们就可以生成一个随机数组成的3×3矩阵。之后我们就可以将这个矩阵进行行列互换了。具体代码也非常的简单，具体如下所示：
b=a.T
如上所示，只需要对a对象进行T操作，就可将我们的数据进行行列转换了。
所以，题主在学习的时候，一定要学会用简单的方法去解决复杂的问题。而不要将自己的问题复杂化，就如同楼上某位同学写的代码那样，明显太复杂了。本来三行代码能够实现的功能，搞得如此纠结。
另外，如果题主想进入数据分析行业，我推荐一本Python的相关书籍给你，这本书可以让你掌握一些常见的数据整理、数据清洗操作。这本书的名字是《利用Python进行数据分析》，该书作者是高效数据分析包Pandas的开发者，对数据分析基本技能的提升作用显著。
如果有什么想与我交流的，欢迎在本题下进行评论。
Python作为一种功能强大的程序编辑器，实现行列转换是它的基础功能，当然行列转换有很多应用，这里介绍如何实现行列转换。在Python的主界面边可以实现操作，但是要以矩阵的形式出现，例如>>a=[[1,2,3],[2,3,4]]按下Enter键。>>输入print map(list,zip(*a))按下Enter键即可。Python（英国发音：/ˈpaɪθən/ 美国发音：/ˈpaɪθɑːn/）, 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。Python是纯粹的自由软件， 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议。Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中[3] 有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。7月20日，IEEE发布2017年编程语言排行榜：Python高居首位。
sample input:
1 2 3 4 5
6 7 8 9 10
11 12 13 14 15
program:
with open('in.txt') as f:
lis = [x.split() for x in f]
for x in zip(*lis):
for y in x:
print(y+'\t', end='')
print('\n')
output:
1 6 11
2 7 12
3 8 13
4 9 14
5 10 15
Python的创始人为Guido van Rossum。1989年圣诞节期间，在阿姆斯特丹，Guido为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，做为ABC 语言的一种继承。之所以选中Python（大蟒蛇的意思）作为该编程语言的名字，是因为他是一个叫Monty Python的喜剧团体的爱好者。ABC是由Guido参加设计的一种教学语言。就Guido本人看来，ABC 这种语言非常优美和强大，是专门为非专业程序员设计的。但是ABC语言并没有成功，究其原因，Guido 认为是其非开标识 放造成的。Guido 决心在Python 中避免这一错误。同时，他还想实现在ABC 中闪现过但未曾实现的东西。就这样，Python在Guido手中诞生了。可以说，Python是从ABC发展起来，主要受到了Modula-3（另一种相当优美且强大的语言，为小型团体所设计的）的影响。并且结合了Unix shell和C的习惯。
Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。例如卡耐基梅隆大学的编程基础、麻省理工学院的计算机科学及编程导论就使用Python语言讲授。众多开源的科学计算软件包都提供了Python的调用接口，例如著名的计算机视觉库OpenCV、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。而Python专用的科学计算扩展库就更多了，例如如下3个十分经典的科学计算扩展库：NumPy、SciPy和matplotlib，它们分别为Python提供了快速数组处理、数值运算以及绘图功能。因此Python语言及其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用程序。
