本节涵盖以下 Python 列表操作：矩阵转置、字符串旋转以及矩阵的各种统计计算（行总和、列总和、每行最大值/最小值、前导对角线总和）。
1. 矩阵转置
以下代码实现了矩阵转置：
l = [[10, 12],
[40, 2],
[60, 3]]
transpose = [[l[j][i] for j in range(len(l))] for i in range(len(l[0]))]
print(transpose)
这段代码利用列表推导式简洁地实现了矩阵转置。
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2. 字符串旋转
这段代码演示了如何根据用户输入的数字旋转字符串：
word = input('Enter the word:')
num = int(input('Enter the Num:'))
num = num % len(word)
print(word[num:] + word[:num])
代码首先获取用户输入的字符串和旋转位数，然后利用模运算处理负数旋转位数，最后拼接字符串实现旋转。
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3. 矩阵统计计算
以下代码分别计算矩阵的：行总和、每行最大值和每行最小值。
student_marks = [[10, 20, 30],
[40, 50, 60],
[70, 80, 90]]
# 行总和
for marks_list in student_marks:
print(sum(marks_list))
# 每行最大值
for marks_list in student_marks:
print(max(marks_list))
# 每行最小值
for marks_list in student_marks:
print(min(marks_list))
这段代码利用Python内置的sum()、max()和min()函数，更有效率地计算矩阵的统计信息。
4. 矩阵列总和及前导对角线总和 (补充)
为了完整性，我们补充列总和以及前导对角线总和的计算：
# 列总和 column_sums = [sum(row[i] for row in student_marks) for i in range(len(student_marks[0]))] print(column_sums) # 前导对角线总和 diagonal_sum = sum(student_marks[i][i] for i in range(min(len(student_marks), len(student_marks[0])))) print(diagonal_sum)
这段代码同样使用了列表推导式，分别计算列总和和前导对角线总和。 需要注意的是，前导对角线总和的计算考虑了非方阵的情况。
通过以上改进，代码更加简洁、高效且易于理解。
