def transform_array(arr):
    # 1. 第一層分組：從左到右，每 3 個數(shù)字為 1 個大組
    groups = [arr[i:i+3] for i in range(0, len(arr), 3)]
    
    final_result = []
    
    for idx, group in enumerate(groups):
        # 提取大組內(nèi)的三個元素 a, b, c
        a, b, c = group
        
        # 2. 第二層變形：生成 3 行 2 列子矩陣
        # 結(jié)構(gòu)為：[a, a+b], [b, b+c], [c, c+a]
        sub_matrix = [
            [a, a + b],
            [b, b + c],
            [c, c + a]
        ]
        
        # 3. 第三層拼接：將子矩陣縱向堆疊
        final_result.extend(sub_matrix)
        
        # 額外規(guī)則：每拼接完一個大組，插入 1 行全 0 分隔行
        # 注意：最后一個大組拼接完成后，末尾不需要加分隔行
        if idx < len(groups) - 1:
            final_result.append([0, 0])
            
    return final_result

# 測試數(shù)據(jù)
arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]
result = transform_array(arr)

# 打印結(jié)果
for row in result:
    print(row)

matrix = [
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9]
]

def transpose(matrix):
    return [[matrix[j][i] for j in range(len(matrix))] for i in range(len(matrix[0]))]

print(transpose(matrix))
# [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]

def rotate_90(matrix):
    return [list(row) for row in zip(*matrix[::-1])]   # 先上下翻轉(zhuǎn)，再轉(zhuǎn)置

def rotate_90_counter(matrix):
    return [list(row) for row in zip(*matrix)][::-1]

def flip_horizontal(matrix):
    return [row[::-1] for row in matrix]

def flip_vertical(matrix):
    return matrix[::-1]

def flatten(matrix):
    return [item for row in matrix for item in row]

def reshape(matrix, new_rows, new_cols):
    flat = flatten(matrix)
    if len(flat) != new_rows * new_cols:
        raise ValueError("新形狀的元素總數(shù)不匹配")
    return [flat[i*new_cols:(i+1)*new_cols] for i in range(new_rows)]

import numpy as np

# 創(chuàng)建二維數(shù)組
arr = np.array([[1, 2, 3],
                [4, 5, 6],
                [7, 8, 9]])

arr.T   # 或 np.transpose(arr)

np.rot90(arr, k=1)      # 順時針旋轉(zhuǎn) 90 度 (k=1 順時針，k=-1 逆時針)

np.fliplr(arr)   # 水平翻轉(zhuǎn)（左右）
np.flipud(arr)   # 垂直翻轉(zhuǎn)（上下）

arr.flatten()    # 返回新數(shù)組
arr.ravel()      # 返回視圖（更高效）

arr_1x9 = arr.reshape(1, 9)   # 或 arr.reshape(1, -1)
arr_3x3 = arr_1x9.reshape(3, 3)

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])

np.vstack((a, b))   # 垂直堆疊
np.hstack((a, b))   # 水平堆疊

# 按列分割成 3 個等寬部分
np.hsplit(arr, 3)
# 按行分割成 3 個等高部分
np.vsplit(arr, 3)

# 創(chuàng)建一個 2x3x4 的三維數(shù)組
tensor = np.arange(24).reshape(2, 3, 4)

# 轉(zhuǎn)置軸順序：將原來的軸 (0,1,2) 重排為 (2,1,0)
tensor.transpose(2, 1, 0)

# 交換兩個軸
np.swapaxes(tensor, 0, 2)

# 展平到一維
tensor.flatten()