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（1）方法一、使用numpy转置（2）方法二、使用zip()函数（3）方法三、使用python列表表达式【不占用额外空间，“原地修改”】（4）方法四、新建列表B，使用双重循环添加元素
（1）方法一、使用numpy转置
import numpy as np
A = np.mat([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
print(A.T)
print(A.swapaxes(0, 1))
# 均输出
# [[1 4 7]
# [2 5 8]
# [3 6 9]]
import numpy as np
A = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
print(np.transpose(A))
# 输出
# [[1 4 7]
# [2 5 8]
# [3 6 9]]
（2）方法二、使用zip()函数
zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的对象，这样做的好处是节约了不少的内存。可以使用 list() 转换来输出列表。【zip 方法在 Python 2 和 Python 3 中的不同：在 Python 3.x 中为了减少内存，zip() 返回的是一个对象。如需展示列表，需手动 list() 转换。】如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同，利用*号操作符，可以将元组解压为列表。
zip(A)相当于打包，打包为元组的列表：
>>> a = [1,2,3]
>>> b = [4,5,6]
>>> c = [4,5,6,7,8]
>>> A = zip(a,b) # 打包为元组的列表
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
>>> zip(a,c) # 元素个数与最短的列表一致
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
>>> zip(*A) # 与 zip 相反，*A 可理解为解压，返回二维矩阵式
[(1, 2, 3), (4, 5, 6)]
A = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
print(*A) #[1, 2, 3] [4, 5, 6] [7, 8, 9]
#zip()返回的是一个对象。如需展示列表，需手动 list() 转换。
#print(zip(*A)) #
print(list(zip(*A)))
# 输出
# [(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]
这里python中星号(*)的作用是将变量中可迭代对象的元素拆解出来。
（3）方法三、使用python列表表达式【不占用额外空间，“原地修改”】
A = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
#print(len(A)) #矩阵行数
#print(len(A[0])) #矩阵列数
B = [[A[j][i] for j in range(len(A))] for i in range(len(A[0]))]
print(B)
# 输出
# [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]
B = [[A[j][i] for j in range(len(A))] for i in range(len(A[0]))]
这句写的清楚一点就是：
A = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
#print(len(A)) #矩阵行数
#print(len(A[0])) #矩阵列数
for i in range(len(A[0])):#len(A[0])矩阵列数
for j in range(i,len(A)):#len(A)矩阵行数
#转置就是A[i][j]和A[j][i]互换
A[j][i], A[i][j] = A[i][j], A[j][i]
print(A)
# 输出
# [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]
因为转置矩阵的对称性，for j in range(i,len(A))限制了只遍历矩阵上三角，必须要限制，如果不限制会导致重复交换。
（4）方法四、新建列表B，使用双重循环添加元素
A = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
B=[]
for i in range(len(A[0])):#len(A[0])矩阵列数
temp = []
for j in range(len(A)):#len(A)矩阵行数
temp.append(A[j][i])
B.append(temp)
print(B)
# 输出
# [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]