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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