Python：根据列位置将嵌套数组转换为新格式化的嵌套数组
假设我有一个像这样的嵌套数组：
array = [[1,7], [49, 9], [3, 80], [13, 15]]
从上面的数组中，我想根据垂直“列”创建两个新数组（在嵌套数组中）。这是我所需的输出：
new_array = [[1, 49, 3, 13], [7, 9, 80, 15]]
我希望逻辑能够工作天气，我的长度为2（如我的示例）或30（或更多）（或更多）。
我尝试使用词典来做到这一点。代码的逻辑看起来像这样，但字典并未产生我要寻找的内容：
featureCol["valuesList{}".format(i)].append(nestedArray[i])
另外，我唯一可以使用的库是numpy。我在Python中没有其他可用的图书馆。
Let's say I have a nested array like so:
array = [[1,7], [49, 9], [3, 80], [13, 15]]
From the above array, I want to create two new arrays (within a nested array) based on vertical "columns". This is my desired output:
new_array = [[1, 49, 3, 13], [7, 9, 80, 15]]
I want the logic to work weather I have individually nested arrays of length 2 (as in my example) or 30 (or more).
I tried using a dictionary to do this. The logic of the code looked something like this but the dictionary is not producing what I'm looking for:
featureCol["valuesList{}".format(i)].append(nestedArray[i])
Also, the only library I can use is numpy. I don't have any additional libraries available to me in Python.
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评论（1）
您可以使用
zip()进行列表解包。此操作假设所有输入列表的长度相同，但不会对输入列表的大小做出任何假设，否则：此输出：
You can use
zip()with list unpacking. This operation assumes that all of the input lists are of the same length, but it does not make any assumptions on the sizes of the input lists otherwise:This outputs: